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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利一种基于多视图多级别对比学习的Web服务表征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：CN120386948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510476595.6，技术领域涉及：G06F16/957；该发明授权一种基于多视图多级别对比学习的Web服务表征方法是由康国胜;任宏帅;刘建勋;肖小聪设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图多级别对比学习的Web服务表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多视图多级别对比学习的Web服务表征方法，包括：获取可编程Web数据集；基于可编程Web数据集，获取Mashup文本描述和WebAPI文本描述；将Mashup文本描述和WebAPI文本描述输入至Sentence‑BERT模型中，获取Mashup文本表征和WebAPI文本表征；将可编程Web数据集输入至Web服务交互网络模型，获取Mashup结构表征和WebAPI结构表征；分别将对应的文本表征和结构表征进行全局对比学习，获取对应的全局特征信息；对对应的全局特征信息进行加和，获取Web表征向量。该方法同时考虑Web服务在多个视图下的特征信息，且结合多层级对比学习进行特征提取。

本发明授权一种基于多视图多级别对比学习的Web服务表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图多级别对比学习的Web服务表征方法，其特征在于，包括： 获取可编程Web数据集； 基于所述可编程Web数据集，获取Mashup文本描述和WebAPI文本描述； 将所述Mashup文本描述和WebAPI文本描述输入至Sentence-BERT模型中，获取Mashup文本表征和WebAPI文本表征； 将所述可编程Web数据集输入至Web服务交互网络模型，获取Mashup结构表征和WebAPI结构表征； 所述Web服务交互网络模型包括：Mashup-API交互网络子模型、Mashup-Tag交互网络子模型和API-Tag交互网络子模型； 所述Mashup-API交互网络子模型包括：Mashup-API网络和LightGCN模型； 所述Mashup-Tag交互网络子模型包括：Mashup-Tag网络和LightGCN模型； 所述API-Tag交互网络子模型包括：API-Tag网络和LightGCN模型； 其中，所述LightGCN模型，用于分别对Mashup-API网络、Mashup-Tag网络、API-Tag网络进行图卷积处理，获取结构表征向量； 将所述可编程Web数据集输入至Web服务交互网络模型，获取Mashup结构表征和WebAPI结构表征包括： 将所述可编程Web数据集输入至Mashup-API交互网络子模型，获取第一Mashup嵌入向量和第一WebAPI嵌入向量； 将所述可编程Web数据集输入至Mashup-Tag交互网络子模型，获取MashupTag嵌入向量和第二Mashup嵌入向量； 将所述可编程Web数据集输入至API-Tag交互网络子模型，获取WebAPITag嵌入向量和第二WebAPI嵌入向量； 将对应的嵌入向量进行划分，并分配不同的权重进行局部对比学习，获取所述Mashup结构表征和WebAPI结构表征； 分别将对应的文本表征和结构表征进行全局对比学习，获取对应的全局特征信息； 对对应的所述全局特征信息进行加和，获取Web表征向量。

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湖南科技大学，其通讯地址为：411201 湖南省湘潭市雨湖区湖南科技大学计算机科学与工程学院；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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