[发明专利]一种基于功能隐含关系及聚类的Mashup推荐方法在审
| 申请号： | 201710618983.9 | 申请日： | 2017-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN107423396A | 公开（公告）日： | 2017-12-01 |
| 发明（设计）人： | 郑子彬;牛向东 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;H04L29/08 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于功能隐含关系及聚类的Mashup推荐方法，步骤如下S1、从Mashup在线平台爬取带有API和Mashup描述、标签及API调用信息的数据；S2、对步骤S1爬取到的描述信息进行预处理；S3、API及Mashup相似性计算；S4、API及Mashup聚类；S5、API推荐。本发明采用对Mashup及API聚类的方法，一方面减轻了数据集的稀疏性，另一方面从较粗粒度的类别来归类，然后再回到具体的API更容易发现适合Mashup功能完善的API。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 功能 隐含 关系 mashup 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于功能隐含关系及聚类的Mashup推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、从Mashup在线平台爬取带有API和Mashup描述、标签及API调用信息的数据；S2、对步骤S1爬取到的描述信息进行预处理；S3、API及Mashup相似性计算；S4、API及Mashup聚类；S5、API推荐。
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