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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于全文语义挖掘结合对抗训练的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：CN116009953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202310058508.6，技术领域涉及：G06F8/75；该发明授权一种基于全文语义挖掘结合对抗训练的API推荐方法是由桑春艳;邓欣燕;廖世根;易星宇设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全文语义挖掘结合对抗训练的API推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于API推荐领域，具体涉及一种基于全文语义挖掘结合对抗训练的API推荐方法，包括：对原始数据进行预处理；利用自然语言处理技术提取需求文档、mashup描述和API描述的全文语义，并计算文本相似度；根据文本相似度计算mashup调用API的概率，根据概率获取mashup和API的特征向量的梯度，并更新特征向量；对更新后的mashup和API的特征向量引入抗性训练，得到数据稀疏性缓解后的特征向量；对数据稀疏性缓解后的mashup和API的特征向量采用贝叶斯概率矩阵分解，得到API推荐列表。本发明有助于API平台有效挖掘开发人员的个性化开发需求，减轻开发人员的工作量，同时提高了推荐精度。

本发明授权一种基于全文语义挖掘结合对抗训练的API推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全文语义挖掘结合对抗训练的API推荐方法，其特征在于，包括：S1：从ProgrammableWeb数据集获取原始数据，并对原始数据进行预处理，得到新数据集；所述原始数据包括：API功能描述文本、mashup功能描述文本、mashup对API的历史调用记录、mashup开发人员的需求文本；S2：根据新数据集利用Doc2Vec技术提取mashup开发人员的需求文本、mashup功能描述文本和API功能描述文本的全文语义，得到mashup和API的特征向量，并根据mashup和API的特征向量计算文本相似度；S3：根据文本相似度计算mashup调用API的概率，根据调用概率获取mashup和API的特征向量的梯度，并更新特征向量；S4：对更新后的mashup和API的特征向量引入抗性训练，得到数据稀疏性缓解后的特征向量；S5：对数据稀疏性缓解后的mashup和API的特征向量采用贝叶斯概率矩阵分解，得到API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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2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”。