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龙图腾网获悉西北大学申请的专利一种微服务提取方法、系统、介质、设备及信息处理终端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：CN115309634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210835089.8，技术领域涉及：G06F11/3668；该发明授权一种微服务提取方法、系统、介质、设备及信息处理终端是由王宾;邓亚楠;贺小伟;吴昊;张渊辉;王师蕾设计研发完成，并于2022-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微服务提取方法、系统、介质、设备及信息处理终端在说明书摘要公布了：本发明属于微服务提取技术领域，公开了一种微服务提取方法、系统、介质、设备及信息处理终端，对源代码进行层次划分；通过逆向工程获取控制层每一个方法的时序图，获取实体层、数据库访问层以及其他层的类图；对时序图进行显示业务功能建模；对类图进行隐式业务功能建模；通过谱聚类基于业务功能模型提取源代码的候选微服务；对候选微服务的质量进行评估；以图结构的形式对候选微服务进行可视化，为架构人员提供调整功能。本发明使用谱聚类算法进行微服务提取，实现了微服务内部高内聚，微服务之间低耦合的目标；对源代码进行业务功能建模后再进行微服务的提取极大地降低了方法的使用门槛，降低了单体架构向微服务提取的时间成本和人力成本。

本发明授权一种微服务提取方法、系统、介质、设备及信息处理终端在权利要求书中公布了：1.一种微服务提取方法，其特征在于，所述微服务提取方法包括以下步骤： 步骤一，对源代码进行层次划分，通过逆向工程获取控制层的时序图，获取实体层和数据库访问层以及其他层的类图； 步骤二，对时序图进行显示业务功能建模，对类图进行隐式业务功能建模； 步骤三，通过谱聚类基于业务功能模型提取源代码的候选微服务； 步骤四，对候选微服务的质量进行评估，以图结构的形式对候选微服务进行可视化并提供调整功能； 所述步骤二中，通过对时序图进行显示业务功能建模，得到类之间的调用关系映射表，具体包括： 1在多个时序图文件中，读取一个时序图文件进行解析，当时序图文件为空时，结束显示业务功能建模流程； 2统计两个类Ci与Cj之间的调用次数fij，每出现一次Ci到Cj之间的调用关系，fij加1； 3将两个类Ci与Cj之间的调用次数存储在Map结构中，其中键为两个类的类名使用“_”进行拼接组成的字符串，值为调用次数fij； 4所有时序图文件解析结束后，输出模型Map； 根据类图进行隐式业务功能建模，得到类之间的语义相似关系矩阵： 1在多个类图文件中，读取两个类图进行解析，当类图文件为空时，结束隐式业务功能建模流程； 2计算两个类图Ci与Cj之间的语义相似度Sij；根据输入的文本信息制作词袋dictionary，根据文本中的词语与词袋中的key进行匹配，得到语料库corpus；初始化tf-idf变换模型，得到转换后的语料corpus_tfidf，将corpus_tfidf语料库使用Lsi模型进行训练，计算稀疏矩阵相似度；格式转换将需要寻找相似度的分词列表做成语料库doc_test_vec，获得文本的相似度； 所述步骤三中，获得源代码的业务功能模型后，使用谱聚类算法进行聚类得到候选微服务； 1构造相似矩阵，公式如下： 其中，Wij表示相似度矩阵，如果两个类i和j之间存在调用关系则wij＝mapij反之wij＝Sij；Dij为对角矩阵，对角上的值为W矩阵中对应的行或列的和； 2构造拉普拉斯矩阵L，并对L进行归一化，公式如下所示： L＝D-W； 3对拉普拉斯矩阵进行特征值分解，使用Lanczos方法加速分解过程，得到前k个最小特征值和对应的特征向量，最终组成k维的特征矩阵F； 4对k维的特征矩阵F使用Kmeans进行聚类；使用AFK-MC2进行初始聚类中心的选择，随机选取抽取一个初始中心样本c1；计算所有数据集的提案分布qx，从qx中随机抽取一个数据点并计算距离dx；用马尔可夫链蒙特卡罗采样出一个长为m的序列，取最后k-1个作为中心点C＝{C1,C2,...，Ck}； dx＝dx,Ci-12； 使用A-means减少K-means算法将数据点分配到聚类簇C的时间；计算每个数据点xi到所有聚类中心的距离，选择距离自己最近的质心Ck，计算所述点的等距指数αi，公式如下： αi＝abs||i-μ1||2-||i-μ2||2； 计算改进阈值公式如下： 当时，xi在轮迭代中不会移动，将xi固定分配给簇Ck，不再参与距离计算和重新分配； 经过谱聚类后，得到一组聚类结果，每一个聚类簇就是一个微服务候选者。

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