Integrating Functional and Structural Semantics for Web API Recommendation via Multi Meta-Path Aggregation

Chunyan Sang

doi:10.1109/TSC.2025.3599574

Integrating Functional and Structural Semantics for Web API Recommendation via Multi Meta-Path Aggregation

0

PRE

AI

DOI：10.1109/TSC.2025.3599574

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

随着互联网服务的日益普及，开发者可以通过重用或混合这些服务来创建新的应用程序（如mashups），以提高开发效率。在以往的研究中，已提出多种Web API推荐方法，其中一些依赖mashup需求信息提取必要功能特征。这些方法通常整合网络服务的质量（QoS）评估以增强推荐效果。另一些方法利用图神经网络从Web API网络中提取隐式结构语义，并将其应用于构建下游任务。尽管这些方法在推进Web API推荐方面做出了显著贡献，但挑战在于如何在高度稀疏条件下更好地提取结构信息，并将其与功能信息结合以优化推荐性能。本文基于标签相似性构建了mashup-tag-API图，以解决mashup与Web API之间的稀疏性问题。同时，我们设计了一种方法联合整合结构信息与功能信息。结构信息通过多种元路径聚合机制挖掘获得。基于结构信息将mashup聚合到不同聚类中，并利用功能语义组件提取开发者需求特征，将其映射到相似mashup组。最后，模型基于这些组的历史调用记录推荐高度兼容的网络API。采用ProgrammableWeb的真实数据集进行综合测试表明，该方法在准确率、召回率和MAP指标上均优于基线方法。

Keyword:

Service recommendation

recommender system

mashup development

network embedding

Integrating Functional and Structural Semantics for Web API Recommendation via Multi Meta-Path Aggregation

摘要

期刊

机构

引用论文