| 融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法 |
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| 引用本文： | 李鸿超,刘建勋,曹步清,石敏.融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法[J].软件学报,2018,29(11):3374-3387. |
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| 作者姓名： | 李鸿超 刘建勋 曹步清 石敏 |
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| 作者单位： | 知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室(湖南科技大学), 湖南 湘潭 411201,知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室(湖南科技大学), 湖南 湘潭 411201,知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室(湖南科技大学), 湖南 湘潭 411201,知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室(湖南科技大学), 湖南 湘潭 411201 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61572187，6127206）；国家自然科学基金青年项目（61402168）；国家科技支撑计划（2015BAF32B01）；湖南省自然科学基金面上项目（2017JJ2098）. |
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| 摘 要： | 如何根据用户的自然语言需求描述自动生成或推荐用于解决问题的Web API服务集合，并辅助构建Mashup是业务流程管理者和服务组合者关注的热点之一.如何提高推荐的质量是大家关注的焦点.为此，本文提出一种融合多维信息的主题自适应Web API推荐方法HDP-FM（Hierarchical Dirichlet Processes-FactorizationMachines）为Mashup的创建推荐Web APIs集合.该方法以Web API的描述文档为语料库，利用HDP模型训练每个Web API的主题分布向量.其次，利用已生成的主题模型预测每个Mashup的主题分布向量，用于相似度的计算.最后将Mashup之间的相似度，WebAPI之间的相似度，Web API的流行度和共现性作为因子分解机模型的输入，评分排序获取用于推荐的Web APIs集合.为了验证HDP-FM方法的性能，本文使用从ProgrammableWeb平台上爬取的真实数据进行多组实验，实验结果表明，HDP-FM方法在准确率，召回率，F-measure和NDCG@N等方面具有较好的性能.
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| 关 键 词： | Web API推荐 HDP 因子分解 Mashup创建 |
| 收稿时间： | 2017/7/20 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/9/16 0:00:00 |
Topic-Adaptive Web API Recommendation Method via Integrating Multidimensional Information |
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| LI Hong-Chao,LIU Jian-Xun,CAO Bu-Qing and SHI Min.Topic-Adaptive Web API Recommendation Method via Integrating Multidimensional Information[J].Journal of Software,2018,29(11):3374-3387. |
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| Authors: | LI Hong-Chao LIU Jian-Xun CAO Bu-Qing and SHI Min |
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| Affiliation: | Key Lab. of Knowledge Processing & Networked Manufacturing(Hunan University of Science & Technology) Xiangtan 411201, China,Key Lab. of Knowledge Processing & Networked Manufacturing(Hunan University of Science & Technology) Xiangtan 411201, China,Key Lab. of Knowledge Processing & Networked Manufacturing(Hunan University of Science & Technology) Xiangtan 411201, China and Key Lab. of Knowledge Processing & Networked Manufacturing(Hunan University of Science & Technology) Xiangtan 411201, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Web API Recommendation Hierarchical Dirichlet Processes Factorization Machines Mashup Creation |
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