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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于因子分解机的Web API推荐方法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：CN116107619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202211534754.6，技术领域涉及：G06F8/70；该发明授权一种基于因子分解机的Web API推荐方法是由俞东进;胡学友;王思轩;俞婷设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于因子分解机的Web API推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于因子分解机的WebAPI推荐方法，包括如下步骤：从ProgrammableWeb网站爬取Mashup和WebAPI元数据来构建服务库数据集；对获得的Mashup和API功能文本描述进行预处理；将预处理后的文本输入Sentence‑BERT模型，获得句子的向量表示，并通过获得的句子向量与多特征提取组件计算API和Mashup之间的相似度；根据Mashup和API之间的交互记录，计算API的流行度以及API组合的兼容性；通过完全串联得到Mashup‑API的特征矩阵，作为AFMHN模型的输入；AFMHN模型的输出，给出的概率最高的Top‑k的WebAPIs。该方法通过提取WebAPI元数据的不同特征，并使用深度神经网络来捕捉任意低阶和高阶非线性特征之间的相互作用，同时使用注意机制来捕捉特征间的不同重要性，从而能够让推荐的WebAPI符合开发者提出的开发Mashup的需求。

本发明授权一种基于因子分解机的Web API推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因子分解机的WebAPI推荐方法，包括如下步骤， 1爬取Mashup和WebAPI元数据来构建服务库数据集，所述服务库数据集包括Mashup和API的类别信息、功能描述文本信息和历史交互记录； 2对获得的服务库数据集进行预处理； 3将预处理后的功能描述文本信息输入Sentence-BERT模型，获得句子的向量表示，并通过获得的句子的向量与多特征提取组件计算API和Mashup之间的相似度； 4根据Mashup和API之间的历史交互记录，计算API的流行度以及API组合的兼容性； 5通过完全串联得到Mashup-API的特征矩阵，作为AFMHN模型的输入，AFMHN模型有四个训练组件，即线性组件、DNN组件、CIN组件和注意力组件，以及两个输出组件，即预测组件和评估组件，AFMHN模型学习复杂特征的交互作用公式定义如下： 其中，公式可分为四个部分，分别是学习基本特征贡献的线性回归部分学习不同重要性的特征交互的注意机制部分捕捉隐性高阶特征交互的DNN网络部分和捕捉显性高阶特征交互的CIN网络部分 6AFMHN模型的输出，即根据开发者的Mashup文本需求描述，给出的概率最高的Top-k的WebAPIs。

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