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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于特征语义增强与图对比学习的Mashup服务聚类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：CN117421419B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310810419.2，技术领域涉及：G06F16/35；该发明授权基于特征语义增强与图对比学习的Mashup服务聚类方法是由胡强;綦浩泉;彭菲;于旭;江峰设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征语义增强与图对比学习的Mashup服务聚类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于特征语义增强与图对比学习的Mashup服务聚类方法。对参与聚类的Mashup服务数据预处理，然后基于奇异值分解与标准化的空间分布校正方法，生成服务功能向量，并基于非功能性实体词增强服务功能向量的特征语义的方法，使用命名实体识别方法抽取描述文本中的非功能性实体词，构建特征语义增强向量。将特征语义增强向量与服务功能向量拼接；在此基础上，建立两种面向共享依赖的Mashup服务关联图，并构建融合标签关联邻域特征和融合Web服务关联邻域特征的服务功能向量。最后，将两种向量通过infoNCE损失函数优化，构建服务表征向量，并采用谱聚类算法，实现Mashup服务聚类，可有效提升聚类质量。

本发明授权基于特征语义增强与图对比学习的Mashup服务聚类方法在权利要求书中公布了：1.基于特征语义增强与图对比学习的Mashup服务聚类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、从服务注册平台爬取Mashup服务和Web服务，对获得的服务进行数据清洗，构建适用于聚类的数据集； 步骤B、构建基于特征语义增强的服务功能向量； 步骤B1、基于奇异值分解与标准化的空间分布校正方法，生成Mashup服务功能向量； 步骤B2、基于非功能性实体词增强服务功能向量的特征语义的方法，使用命名实体识别方法抽取描述文本中的非功能性实体词，构建特征语义增强向量； 步骤B3、将步骤B2实体词形成的特征语义增强向量与步骤B1的Mashup服务功能向量拼接，得到特征语义增强的Mashup服务功能向量； 步骤C、在步骤B的基础上，结合爬取的Mashup服务与Web服务，建立两种面向共享依赖的Mashup服务关联图：共享标签关联图T_MAG和共享Web服务关联图S_MAG，并构建融合标签关联邻域特征的服务功能向量和融合Web服务关联邻域特征的服务功能向量； 步骤D、将步骤C中两种关联图中生成的向量通过infoNCE损失函数优化，构建Mashup服务表征向量，并利用谱聚类算法，实现Mashup服务聚类。

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青岛科技大学，其通讯地址为：266000 山东省青岛市崂山区松岭路99号；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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