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龙图腾网恭喜广东外语外贸大学申请的专利一种面向开发者的网络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：CN114676332B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210336751.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种面向开发者的网络API推荐方法是由唐明董;盘先豪设计研发完成，并于2022-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向开发者的网络API推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向开发者的网络API推荐方法，包括：获取网络API描述信息以及开发者与API的交互历史记录，并抽取API之间的共现关系；构造一个开发者API交互矩阵并进行编码处理；将开发者API交互矩阵转换为密集特征的嵌入向量矩阵；通过因子分解机捕获所述嵌入向量矩阵中一阶、二阶的低阶特征交叉关系；使用多头注意力机制来按权重来捕获不同内部特征的交叉关系，并根据各关系搭配的权重来重新进行向量编码，得到整合的高阶向量表征形式，拼接后得到高阶表征向量；基于深度神经网络模型，利用模型的多层全连接层来捕获高阶特征交互关系；将低阶特征交叉关系和高阶特征交叉关系进行计算得到开发者对API喜好的可能性分数，按照从高到低排序进行推荐。

本发明授权一种面向开发者的网络API推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种面向开发者的网络API推荐方法，其特征在于，包括：获取网络API描述信息以及开发者与API的交互历史记录，并抽取API之间的共现关系；将开发者与API的交互历史记录、API描述信息、API之间的共现关系构造成为一个开发者API交互矩阵并进行编码处理；将开发者API交互矩阵转换为密集特征的嵌入向量矩阵；通过因子分解机捕获所述嵌入向量矩阵中一阶、二阶的低阶特征交叉关系；其中，一阶特征为每个特征对于预测分数的影响，二阶特征为特征组合对于预测分数的影响；基于所述嵌入向量矩阵，使用多头注意力机制来按权重来捕获不同内部特征的交叉关系，并根据各关系搭配的权重来重新进行向量编码，得到整合的高阶向量表征形式，拼接后得到高阶表征向量；将所述高阶表征向量输入深度神经网络模型，利用模型的多层全连接层来捕获高阶特征交互关系；将得到的低阶特征交叉关系和高阶特征交叉关系进行计算得到开发者对API喜好的可能性分数，按照从高到低排序进行推荐。

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