[发明专利]基于CNN和LSTM的Web服务推荐方法在审
| 申请号： | 202010994470.X | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112084416A | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 赵悦;张宏国;马超 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于CNN和LSTM的Web服务推荐方法。目前，传统的协同过滤技术在应用系统中占据很高的地位，但是还存在着数据稀疏性的问题。一种基于CNN和LSTM的Web服务推荐方法，将CNN与LSTM进行有效结合，构建深度学习模型以实现最佳的推荐结果，在计算用户偏好特征时，采用用户的历史行为这种隐式反馈信息来提取用户的偏好，使用基于BERT的语言表征模型词向量化方法对用户、API、Mashup的自然语言类属性进行训练，得到其各属性的特征矩阵，构建基于CNN和LSTM的评分预测模型，将各特征矩阵输入到评分预测模型，得到用户对Web服务的预测评分，推荐策略选取用户评分Top_3的Web服务为用户生成推荐，本发明应用于互联网领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn lstm web 服务 推荐 方法 | ||
【主权项】：
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