面向Web API挖掘的深度神经网络构建研究
批准号:
61962061
项目类别:
地区科学基金项目
资助金额:
39.0 万元
负责人:
武浩
依托单位:
学科分类:
软件理论、软件工程与服务
结题年份:
2023
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
武浩
中文摘要
Web API挖掘是API经济时代重要的应用需求,缺乏高效API语义表示、API注释能力不足、面向组合API推荐智能不足是亟待解决的技术挑战。为此,开展面向Web API挖掘的深度神经网络构建研究: (1)针对API关联的多源信息,构建神经网络模型从内容特征、网络特征和多源融合的角度实现API语义深度表示,形成基础组件支持聚类、标注和推荐等应用;(2)针对API注释需求,构建深度神经网络用于注释实体识别与提取,结合协同过滤和API语义表示建立深度注释模型及参数学习方法,优化标注结果;(3)面向API组合需求,构建基于深度神经网络的 API 匹配模型,与建模组合逻辑的生成模型实现联合参数优化,形成基础推荐模型,进一步通过优化候选组合,提升API推荐效果。研发实验系统辅助数据采集和算法测试。项目实施将建立API语义表示、注释增强和组合推荐的深度学习技术框架,为API挖掘研究提供新方法与新思路。
英文摘要
Web API mining is an important application requirement in the era of API economy. The lack of effectively semantic representations of APIs, an insufficient ability on semantic annotations of APIs, a weak intelligence on mashup-oriented recommendations are the key challenges needed to be resolved. Therefore, we propose to develop new approaches for these issues based on deep learning and neural network modeling: (1) In consideration of multi-sourced information associated with APIs, we will construct neural networks to realize deep representations of APIs, from different views of content feature, network feature and information fusion, to support scenarios of clustering, annotations and recommendations; (2) For the semantic annotations of APIs, we will develop a neural network for entity recognition and extraction, establish a deep annotation model and its parameter learning approach in combination with representations of APIs and collaborative filtering, to optimize final results of annotations; (3)For mashup-oriented recommendation, we will build a matching model based on deep neural networks, realize a joint optimization with a generation model for modeling the logic of mashup, then form a fundamental recommendation model, finally design an algorithm to optimize the combination of candidates and improve the effectiveness of recommendations. In addition, an experimental system will be provided to ensure data collection and algorithmic testing. The implementation of the project will establish a technical framework based deep learning for semantic representation, annotation enhancement and mashup-oriented recommendation of APIs and provide new methods and new ideas for mining API resources.
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DOI:
10.7540/j.ynu.20210440
发表时间:
2022
期刊:
云南大学学报(自然科学版)
影响因子:
作者:
[陈佳佩, 武浩, 秦绍伟, 彭伟乐, 徐立]
通讯作者:
徐立
Effective metric learning with co-occurrence embedding for collaborative recommendations
通过共现嵌入进行有效的度量学习以实现协作推荐
DOI:
10.1016/j.neunet.2020.01.021
发表时间:
2020-01
期刊:
NEURAL NETWORKS
影响因子:
7.8
作者:
[Wu Hao, Zhou Qimin, Nie Rencan, Cao Jinde]
通讯作者:
Cao Jinde
Deep model with neighborhood-awareness for text tagging
具有用于文本标记的邻域感知的深度模型
DOI:
10.1016/j.knosys.2020.105750
发表时间:
2020-05
期刊:
KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
影响因子:
8.8
作者:
[Qin Shaowei, Wu Hao, Nie Rencan, He Jun]
通讯作者:
He Jun
Mashup-Oriented Web API Recommendation via Multi-Model Fusion and Multi-Task Learning
通过多模型融合和多任务学习实现面向 Mashup 的 Web API 推荐
DOI:
10.1109/tsc.2021.3098756
发表时间:
2021-07
期刊:
IEEE Transactions on Services Computing
影响因子:
8.1
作者:
[Wu Hao, Duan Yunhao, Yue Kun, Zhang Lei]
通讯作者:
Zhang Lei
DOI:
10.7540/j.ynu.20220644
发表时间:
2023
期刊:
云南大学学报(自然科学版)
影响因子:
作者:
[汤乾, 武浩]
通讯作者:
武浩
共 20 条
面向边缘计算环境的拓扑感知服务质量协同预测
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批准号:62362069
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项目类别:地区科学基金项目
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资助金额:33万元
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批准年份:2023
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负责人:武浩
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依托单位:
情境感知的云服务质量协同预测与个性化推荐研究
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批准号:61562090
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项目类别:地区科学基金项目
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资助金额:38.0万元
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批准年份:2015
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负责人:武浩
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依托单位:
国内基金
海外基金