摘要
本发明公开了一种基于异构图与自编码器的关联捆绑推荐方法,包括:采集现有Mashup应用、服务捆绑包Bundle以及相关服务Service中的描述数据;从描述数据中选择文本描述进行文本嵌入操作;从描述数据中选择调用关系和服务协作关系,构建Mashup‑Bundle‑Service异构图;构建图传播模块,提取异构图中稀疏交互的潜在隐性相关性;构建预测模块,构建空间注意力层,融合不同子图的稀疏和离散分布;在预测模块中引入自编码层,从服务的角度刻写服务捆绑特征,自适应聚合不同服务的语义特征;融合多模型训练,集成不同类型的特征描述。本发明可以大幅度地提升在Mashup开发过程中,推荐服务捆绑包的召回率和准确率。