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龙图腾网获悉数字重庆大数据应用发展有限公司申请的专利一种API推荐方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119397002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202411291124.X，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种API推荐方法、装置、电子设备及存储介质是由周永川;刘长鑫;徐玲;熊小飞;刘媛媛;李子星;丁宇星;李东霖;朱旭龙设计研发完成，并于2024-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种API推荐方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及智能推荐技术，揭露了API推荐方法，包括：将源代码文件解析为抽象语法树；遍历抽象语法树后根据API全限定名称匹配算法组成API三元数据集，将API三元数据集转换成向量矩阵；构建API查询向量矩阵和API序列向量矩阵的第一关联矩阵以及构建API查询向量矩阵和API源代码向量矩阵的第二关联矩阵；获取用户查询并转化为用户查询向量矩阵，计算用户查询向量矩阵与API序列向量矩阵之间的第一相似度，计算用户查询向量矩阵与API源代码向量矩阵之间的第二相似度；对第一相似度和第二相似度进行求和计算得到最终相似度，根据最终相似度利用API推荐模型将API序列数据推荐给用户。本发明还提出一种API推荐装置、电子设备及存储介质。本发明可以提高API推荐的准确度。

本发明授权一种API推荐方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种API推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源代码文件，利用编译器将所述源代码文件解析为抽象语法树； 遍历所述抽象语法树中预设的方法名节点得到API源代码，并根据API全限定名称匹配算法组成API三元数据集，其中，所述三元数据集包括API查询数据、API序列数据以及API源代码； 利用编码器将所述API三元数据集中每个数据转换成向量矩阵，得到API查询向量矩阵、API序列向量矩阵以及API源代码向量矩阵； 构建所述API查询向量矩阵和所述API序列向量矩阵的第一关联矩阵，以及构建所述API查询向量矩阵和所述API源代码向量矩阵的第二关联矩阵，其中，在所述构建所述API查询向量矩阵和所述API序列向量矩阵的第一关联矩阵，以及构建所述API查询向量矩阵和所述API源代码向量矩阵的第二关联矩阵之后，还包括：对预构建的API推荐模型的训练，其中，所述对预构建的API推荐模型的训练，包括： 对所述第一关联矩阵进行最大池化操作并利用预设的激活函数转换为第一注意力分数关联矩阵，及对第二关联矩阵进行最大池化操作并利用所述预设的激活函数转换为第二注意力分数关联矩阵；利用所述第一注意力分数关联矩阵以及所述第二注意力分数关联矩阵将所述API查询向量矩阵转化为查询注意力分数矩阵；对所述第一关联矩阵利用矩阵转换方法转换为第一注意力分数矩阵，以及对所述第二关联矩阵利用矩阵转换方法转换为第二注意力分数矩阵；利用预设的语义融合向量公式计算所述第一注意力分数矩阵的语义融合向量得到第一注意力语义融合向量，以及利用预设的语义融合向量公式计算所述第二注意力分数矩阵的语义融合向量得到第二注意力语义融合向量，以及利用预设的语义融合向量公式计算所述查询注意力分数矩阵的语义融合向量得到查询注意力语义融合向量；提取所述API查询向量矩阵中与不相关的API序列数据和API源代码数据，并利用不相关的API序列数据组成第一不相关语义融合向量，及利用不相关的API源代码数据组成第二不相关语义融合向量；根据所述第一注意力语义融合向量、第二注意力语义融合向量、所述查询注意力语义融合向量、所述第一不相关语义融合向量以及第二不相关语义融合向量对所述预构建的API推荐模型进行对比学习优化，优化完成后得到API推荐模型； 获取用户查询，并将所述用户查询转化为用户查询向量矩阵，计算所述用户查询向量矩阵与所述API序列向量矩阵之间的第一相似度，以及计算所述用户查询向量矩阵与所述API源代码向量矩阵的第二相似度； 对所述第一相似度和所述第二相似度进行求和计算得到最终相似度，根据所述最终相似度利用API推荐模型将预设的问答信息库中的API序列数据推荐给用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人数字重庆大数据应用发展有限公司，其通讯地址为：401120 重庆市渝北区黄杨路7号渝兴广场B6栋第19层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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