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龙图腾网获悉广东外语外贸大学申请的专利一种基于超图神经网络的第三方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：CN115718841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211500876.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于超图神经网络的第三方API推荐方法是由谢芬方;麦嘉晋;唐明董设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图神经网络的第三方API推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超图神经网络的第三方API推荐方法，所述方法包括以下步骤：获取用户信息、API信息以及用户与API之间的交互信息；根据所获得的信息构建用户和API之间的异构图和关系矩阵；将用户信息和API信息转换为稠密的嵌入向量矩阵；将关系矩阵转换为用户超图和多种API超图挖掘共现关系；对多种API超图进行特征融合得到最终的API超图；基于图神经网络，学习融入了语义信息的用户特征向量和API特征向量；将用户特征向量和API特征向量进行点积计算得到用户对API的喜好程度，按照从高到低的排序给用户进行API推荐。本发明克服了现有方法无法充分利用用户和API数据中的隐含特征信息，导致推荐性能不高的问题。

本发明授权一种基于超图神经网络的第三方API推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图神经网络的第三方API推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1获取用户信息、API信息以及用户与API之间的交互信息； S2将获取到的各种关于用户和API的信息根据它们之间的关系构建出对应的异构图，其中，用户、API、Mashup、类别和提供商五种类型的实体以及四种实体关系为：用户和API之间存在着关注关系；Mashup和API之间存在着调用关系；API和类别之间存在着属于关系； Provider和API之间存在着提供关系；根据这四种实体关系构建出API与其他实体之间的关系矩阵，其中，关系矩阵中的值只有0和1两种情况；取1则表示存在关系，取0则表示没有关系； S3将用户信息和API信息转换为稠密的嵌入向量矩阵； S4将关系矩阵转换为用户超图和多种API超图挖掘共现关系； 所述用户和API超图的计算公式如下： 其中Du,Da,Dm,Dc和Dp分别表示用户，API，Mashup，类别和提供商的对角度矩阵；Rf,Rr,Rb和Rp分别表示用户和API，API和Mashup，API和类别，API和提供商的关系矩阵；AU表示用户超图，而AAf,AAr,AAb和AAp表示根据API的不同关系所构建出来的API超图；M表示用户的总数量，N表示API的总数量； S5对多种API超图进行特征融合得到最终的API超图； 所述步骤S5中，其融合公式为： 其中i表示超图中的第i行，⊙表示元素积，即对应维度的元素进行乘积；且通过上式可以得到最终的API超图AA∈RN×N； S6基于图神经网络，学习融入了语义信息的用户特征向量和API特征向量； 所述步骤S6中，通过图卷积方法得到更新后的用户向量和API向量，其计算公式为： 其中H表示图卷积迭代的层数，W表示权重矩阵，σ表示sigmoid激活函数；第H+1层的用户向量和API向量都是由前面第H层的用户向量和API向量进行邻居聚合所更新得到的；更新结束后得到最终的用户特征向量和API特征向量S7将用户特征向量和API特征向量进行点积计算得到用户对API的喜好程度，按照从高到低的排序给用户进行API推荐。

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