[发明专利]在API知识图谱上基于Q学习的API序列搜索方法在审
| 申请号： | 202210743639.3 | 申请日： | 2022-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN114969272A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 苏小红;魏宏巍;张浚哲;郑伟宁;陶文鑫;蒋远 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/36;G06N5/02;G06F16/35;G06N3/04;G06N7/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨龙科专利代理有限公司 23206 | 代理人： | 李智慧 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在API知识图谱上基于Q学习的API序列搜索方法，首先，设计了API本体结构，并从API文档与开源软件项目中抽取API知识用于构建API知识图谱。其次，通过Word2Vec词嵌入方法以及TransE表示学习方法生成强化学习的状态表示。再次，基于DQN方法，给出了基于强化学习的API序列搜索模型的训练算法。最后，基于训练好的强化学习模型，实现API序列搜索。本发明将API使用序列搜索任务转化为基于API知识图谱的路径搜索任务，能更好地保证搜索到的API序列的合法性。本发明采用强化学习实现API使用序列搜索，其独特的探索机制能探索更丰富的API调用方式，从而增强模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | api 知识 图谱 基于 学习 序列 搜索 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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