软件学报

作者：胡强，綦浩泉，李浩杰，杜军威

单位：胡强，青岛科技大学 信息科学技术学院, 山东 青岛 266061;云南省服务计算重点实验室, 云南 昆明 65022111,綦浩泉，青岛科技大学 信息科学技术学院, 山东 青岛 26606102,李浩杰，青岛科技大学 信息科学技术学院, 山东 青岛 26606103,杜军威，青岛科技大学 信息科学技术学院, 山东 青岛 26606104

关键词：Mashup服务;异质关联;Web API推荐;多样性

基金：国家自然科学基金(61973180); 国家重点研发计划(2023YFF0612100); 山东省自然科学基金(ZR2021MF092); 山东省重点研发计划(软科学)(2023RKY01009); 云南省服务计算重点实验室开放课题(YNSC23116)

服务描述中包含的应用场景信息有限, 使得以功能相似度计算为主的Mashup服务组件Web API推荐与需求预期常存在差异, 功能匹配精确度有待进一步提高. 部分研究者虽利用Web API的协作关联提升推荐兼容性, 但忽视了功能关联对Mashup服务创建的负反馈影响, 从而限制了推荐多样性的提升. 为此, 提出一种融合潜在联合词与异质关联兼容的Mashup服务的组件Web API推荐方法. 该方法为Mashup需求和Web API提取潜在应用场景联合词并融入到功能向量的生成中, 进而提高二者功能相似度的匹配精确度, 以获得高质量的候选组件Web API集合. 将功能关联与协作关联建模为异质服务关联, 并利用异质关联兼容替代传统方法中的协作兼容, 以提升Web API的推荐多样性. 相较于对比方法, 所提方法在评价指标Recall、Precision和NDCG上分别提升了4.17%–16.05%, 4.46%–16.62%与5.57%–17.26%, 多样性指标ILS降低了8.22%–15.23%. 冷启动Web API推荐的Recall与Precision指标值分别为非冷启动Web API推荐的47.71%和46.58%. 实验结果表明所提方法不仅提升了Web API推荐质量, 而且对冷启动Web API具有很好的推荐效果.

来源：2025年第5期

《软件学报》期刊编辑部

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