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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利融合多通道语义信息与标签协作的Web服务类别标签推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116628329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310591384.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权融合多通道语义信息与标签协作的Web服务类别标签推荐方法是由胡强;彭菲;綦浩泉;渠连恩设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合多通道语义信息与标签协作的Web服务类别标签推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合多通道语义信息与标签协作的Web服务类别标签推荐方法，通过爬取Web服务，对Web服务描述进行数据清洗，采用RoBERTa与CNN获取多通道特征词语义信息，并建立带有快速规则近似注意力机制的全局语义提取模型，采用多层次语义特征融合机制得到Web服务功能向量；另外构建服务标签协作关联图，设计融合标签组合流行度的有偏随机游走策略，并建立融合边权计算注意力的图注意力网络LCGAT，输出最终的标签协作向量；融合服务功能向量和标签协作向量，在sigmoid分类器的输出得分中融入标签协作向量判定得分，兼顾Web服务功能相似性、标签组合之间的协作兼容性，提高了类别推荐质量的同时降低了推荐的复杂度。

本发明授权融合多通道语义信息与标签协作的Web服务类别标签推荐方法在权利要求书中公布了：1.融合多通道语义信息与标签协作的Web服务类别标签推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、爬取Web服务； 步骤B、对Web服务描述进行数据清洗，构建服务功能向量： 步骤B1、建立多通道词向量语义特征提取模型，生成包含不同粒度窗口大小的局部语境特征信息的聚合词向量ct； 通过多种卷积核构造CNN卷积层网络，构建不同长度特征词的语义信息提取通道，每个通道均输入经过RoBERTa预训练的词向量vt；经不同通道处理，使得最终生成的聚合词向量ct中包含不同粒度窗口大小的局部语境特征信息： ct＝ReLUCon·Vt:t+h-1+b1 其中，Vt:t+h-1∈Rd*h是以第t个词为中心词、长度为h的词向量矩阵，d表示词向量vt的维度，b为偏置向量； 步骤B2、建立多通道句向量语义特征提取模型MCFRASRU，为服务描述文本生成兼顾局部与全局语境特征的服务功能向量sfvs； 步骤B21、构建带有快速注意力机制的SRU++模型：FRASRU，为聚合词向量ct进一步聚合上下文关联特征，生成具有全局语境特征的全局词向量hwt： 步骤B22、将hwt与ct拼接作为第t个词的最终词向量，并基于注意力机制为服务描述文本信息生成当前通道中的文本向量； 步骤B23、将服务描述文本信息在不同通道中产生的文本向量求均值，为Web服务生成融合多通道语义信息的服务功能向量； 步骤C、确定Web服务标签集，构建标签协作向量： 步骤C1、依据服务标签之间的协作关联，构建Web服务的标签协作关联图； 步骤C2、设计带有标签组合流行度修正的游走策略，在有偏游走概率的基础上设计一种融入标签组合流行度的结点游走概率计算方法； 步骤C3、将融入标签组合流行度的结点游走概率策略与Node2vec模型相结合，为标签协作关联图中的每个结点对应的标签生成初始协作向量； 步骤C4、建立融合边权计算注意力的图注意力网络LCGAT，输出最终的标签协作向量； 步骤D、结合服务功能向量和标签协作向量，实现Web服务类别标签输出。

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