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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务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：CN119760218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411681858.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法是由陆佳炜;费佳欢;肖刚;高佳诚;王琪冰;李琛设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法在说明书摘要公布了：一种融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法，首先，借助模体从服务当中提取超图结构，以此对服务数据之间的复杂关系展开研究。为减少噪声带来的影响，在超图卷积过程中引入了一个卷积权重矩阵，并基于该权重矩阵结合混合随机游走在构建的超图上进行卷积操作；进一步，采用通道注意力机制对不同通道上的卷积结果进行合并，并通过双尺度对比学习方法，最大化推荐模型得到的信息，最后使用多目标模型优化推荐结果。本发明提高WebAPI推荐效果。

本发明授权融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合双尺度对比学习和多目标优化的数据服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 第一步、提取基于服务模体的服务超图，过程如下： 步骤1.1从相关API网站爬取Mashup服务信息； 步骤1.2对爬取到的Mashup服务集合进行分析，选择有利于提升服务推荐准确性且内容丰富的元信息； 步骤1.3归纳共关联模体、多重强关联模体、单一关系模体、复合关系模体四种类型的模体； 步骤1.4根据步骤1.3所提模体，构建多通道超图； 第二步、通过混合随机游走算法计算多通道超图的卷积权重矩阵C，过程如下： 步骤2.1在结合部分吸收随机游走和有偏的随机游走基础上，提出混合随机游走算法，计算超图上的卷积权重矩阵C； 步骤2.2根据权重计算公式，进一步得到，其中，为一个所有值都大于0的正则化矩阵，D表示超图的度矩阵，度矩阵是一个对角矩阵，其对角元素表示对应顶点的度数；W表示节点间由度决定的权重，Q是有偏的随机游走中用于调整跃迁概率的参数矩阵； 步骤2.3进一步进行计算，推出卷积权重矩阵的闭合形式；其中，； 第三步、对超图进行卷积操作并聚合多个通道上的卷积结果，获得Mashup的嵌入表达； 第四步、根据通道误差注意力机制，结合每个通道的输出结果，过程如下： 步骤4.1采用通道误差注意力机制来计算每个通道的权重； 步骤4.2根据权重将每个通道的输出聚合到一起，获得对超图顶点的完整表示； 第五步、对Mashup-API调用关系图进行卷积得到API的嵌入表达； 第六步、提出双尺度对比学习方法，最大化两种不同途径得到同一节点之间的一致性和不同节点之间的差异性，促使推荐模型得到更多的信息； 第七步、根据模型推荐结果，对模型进行优化。

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