【摘 要】
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在Web开发领域,Mashup指调用多个开放的Web API进行组合以创建更高级或是功能更丰富的新服务。随着越来越多的Web应用程序发布了公开API以供开发者们进行调用,如何选择合适的Web API为Mashup开发提供支持成为了研究热点。针对这一问题,研究者们从数据角度和建模层面提出了多种不同的算法和模型,根据开发者需求为其建议Web API候选集。然而,对于Web API的特征融合、特征增强,
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在Web开发领域,Mashup指调用多个开放的Web API进行组合以创建更高级或是功能更丰富的新服务。随着越来越多的Web应用程序发布了公开API以供开发者们进行调用,如何选择合适的Web API为Mashup开发提供支持成为了研究热点。针对这一问题,研究者们从数据角度和建模层面提出了多种不同的算法和模型,根据开发者需求为其建议Web API候选集。然而,对于Web API的特征融合、特征增强,尤其是如何建模表征Web API的质量特征则有待深入研究。为此,本文结合预训练模型、Web API特征融合及增强和知识蒸馏等技术提出了相应的解决方案。首先,基于预训练模型提出了一种Web API推荐深度模型BPT,引入BERT模型对Web API和Mashup的文本描述信息进行特征建模,并基于所得特征完成Web API推荐。接着,考虑到服务质量信息对Web API使用体验的影响,提出了一种Web API质量感知的深度推荐模型QAR。在BERT作为文本编码器实现特征提取的基础上,通过稀疏编码等技术将服务质量信息表征为嵌入向量,并借助注意力机制对Web API质量信息特征和文本特征进行有效融合,继而实现了基于质量增强特征的Web API推荐。最后,从模型轻量化角度出发,通过蒸馏对BERT模型进行压缩,提出了基于知识蒸馏的QAR压缩模型QADR,进一步加快了模型收敛速度。通过对真实数据集得到的实验结果,从准确性、召回度以及归一化折损累积增益等指标来看,本文所提出的模型相比其他先进模型表现更为优越,文本特征的提取和质量信息的引入使其推荐准确性及稳定性均得到了大幅提升。此外,基于QAR和QADR的对比实验也证明,在保证模型性能的基础上,知识蒸馏的运用能够大大加快模型的测试效率。
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