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Web Service Recommendation Based on Word Embedding and Node Embedding
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AI
DOI：10.1155/2022/5106001.png)
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摘要
En 中文
得益于面向服务计算（SOC）技术的快速发展，Web服务（如Web API）的数量正在迅速增加。然而，这为组合Web API（一种Web API组合方式）的开发者选择合适的Web服务来构建其项目带来了一些困难。从大量候选中找到所需的Web API并将其推荐给开发者，已成为组合开发中的一个关键问题。传统的协同过滤算法存在冷启动和数据稀疏性问题。为了解决协同过滤算法的不足，我们提出了一种改进的混合方法，该方法结合两种信息生成词嵌入和节点嵌入，避免了冷启动问题和数据稀疏性问题。在真实数据集上的实验表明，我们提出的方法优于五种最先进的方法，验证了我们方法的有效性。
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