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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双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类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：CN116150669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202211542741.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类方法是由曹志英;陈思源;王凯月;张秀国;张德珍设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类方法，主要包括：采用隐狄利克雷分布主题模型对预处理后的Mashup描述文档进行特征提取；将Mashup描述文档主题特征矩阵分别线性映射成n组特征节点；通过激活函数对特征节点进行处理，从而生成增强节点；对特征节点和增强节点进行拼接处理从而生成增强特征节点作为模型的输入；构建基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类模型的目标函数；使用最小二乘法求解目标函数，获取双流形正则化宽度学习网络的权值矩阵；获取测试用Mashup服务的描述文档，将其送入已经训练好的模型中预测多标签分类结果。本发明利用双流形正则化对宽度学习模型进行改进，并采用改进后的BLS模型实现Mashup服务多标签分类功能。

本发明授权一种基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取Mashup服务数据集，所述Mashup服务数据集中包括Mashup服务的名称、描述文档、各自调用的API服务以及API服务的名称以及所属种类，并对其中的描述文档和Mashup服务的二进制输出标签进行预处理； 采用隐狄利克雷分布主题模型对预处理后的Mashup描述文档进行特征提取，进而生成Mashup描述文档主题分布向量； 将所述Mashup描述文档主题分布向量作为宽度学习的原始输入数据，利用线性变换函数和n组随机映射的参数矩阵将Mashup描述文档主题特征矩阵分别线性映射成n组特征节点； 通过非线性激活函数对特征节点进行处理，从而生成增强节点； 对所述特征节点和增强节点进行拼接处理从而生成增强特征节点，并将所述增强特征节点作为基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类模型的输入； 利用流形正则化思想构建基于双流形正则化宽度学习的Mashup服务多标签分类模型的目标函数； 使用最小二乘法求解所述目标函数，获取双流形正则化宽度学习网络的权值矩阵，完成基于双流形正则化宽度学习Mashup服务多标签分类模型的训练； 获取测试用Mashup服务的描述文档，经过文本预处理和主题特征抽取，得到测试用Mashup服务的主题分布向量矩阵，将所述主题分布向量矩阵经过映射生成增强特征节点，进而得到测试样本的最终输入，然后将其送入已经训练好的基于双流形正则化宽度学习Mashup服务多标签分类模型中，预测Mashup服务的分类结果。

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 辽宁省大连市高新园区凌海路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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