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J-GLOBAL ID：201902213321607872   整理番号：19A0211213

多次元情報を融合する主題適応WebAPI推薦手法【JST・京大機械翻訳】

Topic-Adaptive Web API Recommendation Method via Integrating Multidimensional Information

著者 (4件)： Li Hongchao (知識処理与网絡化制造湖南省普通高校重点実験室(湖南科技大学),湖南湘潭,411201) ,  Liu Jianxun (知識処理与网絡化制造湖南省普通高校重点実験室(湖南科技大学),湖南湘潭,411201) ,  Cao Buqing (知識処理与网絡化制造湖南省普通高校重点実験室(湖南科技大学),湖南湘潭,411201) ,  Shi Min (知識処理与网絡化制造湖南省普通高校重点実験室(湖南科技大学),湖南湘潭,411201)
資料名： Ruanjian Xuebao  (Ruanjian Xuebao)
巻： 29  号： 11  ページ： 3374-3387  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2542A  ISSN： 1000-9825  CODEN： RUXUEW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： WebAPIサービス集合を,ユーザーの自然言語要求によって記述し,そして,Mashupを支援し,そして,ビジネスプロセス管理者とサービス構成者の注目の焦点の1つである。推薦の品質を如何に向上させるかは、関心の焦点である。そのため。多次元情報を融合する主題適応WebAPI推薦方法HDP-FM(hierarchicalDirichletprocesses-factorizationmachines)をMashupの創立推薦WebAPIs集合を提案した。WebAPIの記述文書をコーパスとして,WebAPIの主題分布ベクトルを,HDPモデルによって訓練した。次に,各Mashupの主題分布ベクトルを,生成した主題モデルによって予測し,類似性の計算に用いた。最後に、Mashup間の類似度、WebAPI間の類似度、WebAPIの流行度及び共起性を因子分解機モデルの入力とし、採点順序付けにより推薦されたWebAPIs集合を獲得した。HDP-FM方式の性能を検証するため,ProgrammableWebプラットフォームから収集した実データを用いて,マルチグループ実験を行い,実験結果により,HDP-FM方式が,精度,再現率,および精度に優れていることを示した。F-measureとNDCG@Nは良い性能を有した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： コーパス ,  自然言語 ,  類似性 ,  *高次元 ,  ベクトル ,  品質 ,  モデル
準シソーラス用語： 再現率 ,  順序づけ ,  採点 ,  因子分解 ,  共起性 ,  類似度 ,  ビジネスプロセス管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： 多次元 ,  融合 ,  主題 ,  適応 ,  推薦 ,  手法