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如何根據(jù)用戶的自然語言需求描述自動(dòng)生成或推薦用于解決問題的Web API服務(wù)集合，并輔助構(gòu)建Mashup是業(yè)務(wù)流程管理者和服務(wù)組合者關(guān)注的熱點(diǎn)之一．如何提高推薦的質(zhì)量是大家關(guān)注的焦點(diǎn)．為此，本文提出一種融合多維信息的主題自適應(yīng)Web API推薦方法HDP-FM（Hierarchical Dirichlet Processes-Factorization Machines）為Mashup的創(chuàng)建推薦Web APls集合．該方法以Web API的描述文檔為語料庫，利用HDP模型訓(xùn)練每個(gè)Web API的主題分布向量．其次，利用已生成的主題模型預(yù)測每個(gè)Mashup的主題分布向量，用于相似度的計(jì)算．最后將Mashup之間的相似度。WebAPI之間的相似度。Web API的流行度和共現(xiàn)性作為因子分解機(jī)模型的輸入。評分排序獲取用于推薦的Web APls集合．為了驗(yàn)證HDP-FM方法的性能，本文使用從ProgrammableWeb平臺(tái)上爬取的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行多組實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，HDP-FM方法在準(zhǔn)確率，召回率，F(xiàn)-rrieasure和NDCG@N等方面具有較好的性能．
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