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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于图扩散重构和图对比学习的Web API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：CN120067432B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411927582.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图扩散重构和图对比学习的Web API推荐方法是由张秀国;时帅;高会会;曹志英设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图扩散重构和图对比学习的Web API推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，具体公开了一种基于图扩散重构和图对比学习的WebAPI推荐方法，包括：基于历史调用信息构造Mashup‑API调用关系图；对所述Mashup‑API调用关系图进行基于图扩散的数据扩充，从而生成Mashup‑API调用关系的扩散矩阵；利用自适应图重构对扩散矩阵进行重构，从而生成对比视图；获取Mashup‑API调用关系图和对比视图，使用训练后的LightGCN作为基本图编码器对Mashup‑API调用关系图和对比视图进行处理，生成节点最终的特征表示向量；基于Mashup节点的特征表示向量和API节点的特征表示向量之间的内积对满足Mashup需求的API进行排序，从而生成推荐列表。本发明采用图扩散和自适应图重构模型对Mashup‑API调用关系图进行扩充，解决了Mashup和API之间历史交互数据稀疏的问题，同时提高了推荐的准确率。

本发明授权一种基于图扩散重构和图对比学习的Web API推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图扩散重构和图对比学习的WebAPI推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取Mashup和WebAPI的历史调用信息，基于所述历史调用信息构造Mashup-API调用关系图； S2、对所述Mashup-API调用关系图进行基于图扩散的数据扩充，从而生成Mashup-API调用关系的扩散矩阵，包括： S201、将Mashup-API调用关系图表示为稀疏图G： G=V,E， 其中V表示节点集合，包括Mashup节点集合M和API节点集合N；E表示边集合， S202、将稀疏图G转化为邻接矩阵A表示，邻接矩阵A表示节点之间的连接关系，其中A[i][j]为1表示节点i和节点j之间存在边，否则为0， S203、对所述邻接矩阵A添加自环，并根据添加自环后的邻接矩阵，计算对称转移矩阵， S204、对所述对称转移矩阵进行随机游走生成稠密的扩散矩阵，基于预设阈值对所述稠密的扩散矩阵进行稀疏化，从而获得最终的扩散矩阵； S3、利用自适应图重构对扩散矩阵进行重构，从而生成对比视图，包括： S301、利用图卷积神经网络提取扩散矩阵中的关系特征， S302、根据节点的关系特征计算每个特征Mashupi和每个APIj在特征空间中的距离， S303、利用Sigmod函数对节点特征空间距离进行归一化，映射到0和1之间，获得距离因子， S304、基于预设阈值筛选距离因子，用于重构Mashup-API关系图； S4、获取Mashup-API调用关系图和对比视图，使用训练后的LightGCN作为基本图编码器对Mashup-API调用关系图和对比视图进行处理，生成节点最终的特征表示向量； S5、基于Mashup节点的特征表示向量和API节点的特征表示向量之间的内积对满足Mashup需求的API进行排序，从而生成推荐列表。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连海事大学，其通讯地址为：116026 辽宁省大连市甘井子区凌水街道凌海路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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