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如何根據(jù)用戶的自然語言需求描述自動生成或推薦用于解決問題的Web API服務集合，并輔助構(gòu)建Mashup是業(yè)務流程管理者和服務組合者關(guān)注的熱點之一．如何提高推薦的質(zhì)量是大家關(guān)注的焦點．為此，本文提出一種融合多維信息的主題自適應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模型訓練每個Web API的主題分布向量．其次，利用已生成的主題模型預測每個Mashup的主題分布向量，用于相似度的計算．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)性作為因子分解機模型的輸入。評分排序獲取用于推薦的Web APls集合．為了驗證HDP-FM方法的性能，本文使用從ProgrammableWeb平臺上爬取的真實數(shù)據(jù)進行多組實驗，實驗結(jié)果表明，HDP-FM方法在準確率，召回率，F(xiàn)-rrieasure和NDCG@N等方面具有較好的性能．
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