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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國計量大學;浙江工業(yè)大學申請的專利基于圖注意卷積網(wǎng)絡和圖池化的Web服務推薦方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119484625B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-04-04發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510060709.9，技術領域涉及：H04L67/51；該發(fā)明授權基于圖注意卷積網(wǎng)絡和圖池化的Web服務推薦方法是由肖剛;王策策;肖鐘丞;陸佳煒;朱妍;李琛設計研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖注意卷積網(wǎng)絡和圖池化的Web服務推薦方法在說明書摘要公布了：一種基于圖注意卷積網(wǎng)絡和圖池化的Web服務推薦方法，屬于服務計算領域，首先基于雙塔模型構建服務網(wǎng)絡圖，并從中分化出焦點服務；其次，在圖卷積過程中提出雙級感知自注意力機制，在聚類感知自注意力機制中控制源節(jié)點向目標節(jié)點聚合的信息量，在查詢感知自注意力機制中控制目標節(jié)點接收源節(jié)點發(fā)送的信息量；然后采用異構節(jié)點粗化策略為核心的圖池化方法進一步提取服務信息；最后，將焦點服務的動態(tài)表示、圖級表示以及目標服務進行拼接并學習組合嵌入表示，在預測層中預測下一時刻目標服務與用戶交互的概率。本發(fā)明有效提升服務網(wǎng)絡圖的構建質量，提升服務嵌入聚合質量并提升服務推薦準確性。

本發(fā)明授權基于圖注意卷積網(wǎng)絡和圖池化的Web服務推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖注意卷積網(wǎng)絡和圖池化的Web服務推薦方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟1、創(chuàng)建服務數(shù)據(jù)集，獲取服務交互數(shù)據(jù)，利用雙塔模型構建服務網(wǎng)絡圖；步驟2、針對服務網(wǎng)絡圖中的圖結構，設計雙級感知自注意力機制聚合服務嵌入向量，利用圖卷積網(wǎng)絡進行服務特征提取；步驟3、利用異構節(jié)點圖粗化為核心的圖池化進一步提取重要服務信息，異構節(jié)點指服務網(wǎng)絡圖中存在多種類型的節(jié)點；步驟4、捕捉動態(tài)變化的焦點服務以及進行圖級表示讀出，焦點服務為服務網(wǎng)絡圖中連接密集的服務，代表用戶的主要需求，根據(jù)焦點服務表示和圖級表示讀出得到最終的輸出嵌入，進而獲得目標服務與用戶交互的概率；所述步驟1的過程如下：步驟（1.1）雙塔模型是一種深度學習框架，分別從兩個塔中學習兩個不同數(shù)據(jù)特征，然后度量兩個輸入數(shù)據(jù)之間的相似度；步驟（1.2）創(chuàng)建服務數(shù)據(jù)集，從相關網(wǎng)站爬取用戶信息和API服務，對收集到的結果進行分析整理，得到服務數(shù)據(jù)集，服務數(shù)據(jù)集包含以下信息：步驟（1.2.1）用戶：調用API服務的開發(fā)者，用符號表示；步驟（1.2.2）API服務：一種允許不同軟件應用程序之間進行通信和數(shù)據(jù)交換的接口，是服務推薦中的推薦對象，用符號表示；步驟（1.3）構建交互序列集，從服務數(shù)據(jù)集中獲取用戶與服務在一個時間戳上的交互信息，構成一個交互序列，過程為：步驟（1.3.1）構建交互序列，用符號表示；步驟（1.3.2）遍歷服務數(shù)據(jù)集，用戶與服務之間存在交互行為，則將服務放入中；步驟（1.4）將交互序列按時間戳排序構成交互序列集，過程為：步驟（1.4.1）構建交互序列集，用符號表示；步驟（1.4.2）所有交互序列按照時間順序排列得到交互序列集；步驟（1.5）構建服務網(wǎng)絡圖，通過雙塔模型將交互序列集轉換為服務網(wǎng)絡圖；所述步驟（1.5）中，服務網(wǎng)絡圖的構建過程如下：步驟（1.5.1）定義服務網(wǎng)絡圖，用符號表示，的節(jié)點集用符號表示，的邊集用表示，鄰接矩陣用表示；步驟（1.5.2）將步驟（1.3.2）中的轉換為節(jié)點；步驟（1.5.3）將API服務節(jié)點輸入雙塔模型進行特征學習并利用多頭加權余弦相似度計算服務之間的相似性，然后在相似度的基礎上構建服務網(wǎng)絡圖；所述步驟2的過程如下：步驟（2.1）在圖卷積網(wǎng)絡中設計雙級感知自注意力機制，雙級感知自注意力機制的設計過程如下：步驟（2.1.1）雙級感知自注意力機制包括聚類感知自注意力機制和查詢感知自注意力機制；步驟（2.1.2）設計聚類感知自注意力機制，過程為：步驟（2.1.2.1）假設以目標節(jié)點為預想中值形成一個簇，將其跳鄰居作為該簇的接受域，獲取目標節(jié)點的歸一化活躍程度，將結果賦值給，該過程用公式表示，符號代表所有節(jié)點的一階鄰居總數(shù)，符號代表節(jié)點的一階鄰居集合，符號代表除節(jié)點外的其他節(jié)點，預想中值是每個簇中預先假設的中心值，節(jié)點的活躍程度是指節(jié)點與用戶交互的頻率，歸一化是一種數(shù)據(jù)處理技術，旨在將不同特征的數(shù)據(jù)轉換到統(tǒng)一標準內，便于后續(xù)的分析和處理；步驟（2.1.2.2）利用k-medoids算法獲取每個簇的中心點，過程為：步驟（2.1.2.2.1）從API服務嵌入中隨機選取個節(jié)點嵌入作為初始聚類中心；步驟（2.1.2.2.2）計算每個API服務節(jié)點嵌入向量到每個簇的中心點的歐幾里得距離，并賦值給，該過程用公式表示，符號代表節(jié)點為該簇的中心點，符號n代表API服務節(jié)點嵌入總數(shù)；步驟（2.1.2.2.3）根據(jù)步驟（2.1.2.2.2）的將每個API服務節(jié)點分配給其距離最近的簇；步驟（2.1.2.2.4）計算總體偏差，并將結果賦值給，該過程用公式表示，符號表示簇的總數(shù)，符號代表第個簇的節(jié)點嵌入集合；步驟（2.1.2.2.5）重復步驟（2.1.2.2.1）-步驟（2.1.2.2.4），直至步驟（2.1.2.2.4）中的不再變化；步驟（2.1.2.2.6）計算API服務聚類感知自注意力權重，歸一化的用戶活躍度以非破壞方式參與計算，將結果賦值給，該過程用公式表示，符號、和代表可學習的權重矩陣，代表的轉置，為比例因子，避免內積的結果過大，是一種激活函數(shù)，非破壞方式是指僅作為的影響系數(shù)而不會影響和，通過控制自注意組件的信息源實現(xiàn)更有效的建模；步驟（2.1.3）設計查詢感知自注意力機制，查詢感知自注意力機制的過程如下：步驟（2.1.3.1）用戶第次查詢的API服務嵌入向量用符號表示，上標表示當前的服務向量為用戶的查詢向量；步驟（2.1.3.2）按照時間排序的用戶查詢服務嵌入表示用符號表示，代表時間長度；步驟（2.1.3.3）計算在不同時間的注意分數(shù)，將結果賦值給，該過程用公式表示，符號和為可訓練的時間參數(shù)，代表將進行轉置，符號代表查詢表示維度，為根號運算，是一個以為激活函數(shù)的雙層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡；步驟（2.1.3.4）以一種非破壞方式計算API服務節(jié)點聚合中的注意權重，將結果賦值給，該過程用公式表示，符號、和代表可學習的權重矩陣，為比例因子，避免內積的結果過大，代表源節(jié)點，代表目標節(jié)點，是一種激活函數(shù)，非破壞方式是指僅作為和的影響系數(shù)而不會影響，通過控制自注意組件的信息源實現(xiàn)更有效的建模。

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