随着Web API数量持续增长,大量异质、具有复杂关系的API/服务在相互竞争、协作过程中逐渐形成一个以API数据资源为中心的生态系统。利用API技术将企业能力或竞争力作为网络服务而进行商业交换的经济形态也悄然形成。如何从API生态系统挖掘角度出发,尤其是针对服务组合需求,有针对性地开发API推荐技术,辅助创建Web服务组合来满足复杂的业务需求,成为一项重要的技术挑战。为此,本文提出了一种基于生成模型的Web API组合推荐方法。首先,针对API组合逻辑,借鉴生成模型原理,在Author Topic模型和Tag-LDA模型基础上,融合形成一种面向Web API组合推荐的生成模型Mashup Topic Model(MTM)。该模型以API集合中的分类标签变量来代表用户需求,从中生成隐含主题,再从隐含主题中生成API变量和指代Mashup描述的词变量。MTM实现了对Mashup文档、Mashup标签和参与组合的Web API的联合建模,不但可以描述Mashup需求,还可以同时推荐API和用于描述Mashup的词汇。其次,基于MTM设计了相应的API组合推荐算法,并通过多样化策略过滤候选API集合,来提升推荐效果。最后,利用来自API生态系统网站ProgrammableWeb.com的真实数据进行了推荐实验,实验表明本文提出的API组合推荐方法是有效的。此外,开发了一个小型应用用于展示推荐功能。本文的主要创新点在于,提出的MTM实现了对Mashup需求、文本描述和组合逻辑的全面建模,可针对Mashup服务需求同时推荐API和描述词汇。这为面向Mashup API组合推荐的技术挑战,提供一种有效的解决方法。