文献类型：期刊文章

作　　者：刘建勋[1] 石敏[1] 周栋[1] 唐明董[1] 张婷婷[1]

机构地区：[1]湖南科技大学知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室,湖南湘潭411201

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(61572187;61300129;61272063;61572186);国家科技支撑计划(2015BAF32B01);教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2013]1792);湖南省教育厅资助科研项目(16K030);湖南省研究生科研创新项目(CX2016B573)资助~~

年　　份：2017

卷　　号：40

期　　号：2

起止页码：520-534

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI(收录号：20172103692980)、IC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：Web 2.0时代,标签作为Web资源管理和检索的有效方式已成为近年的热点研究对象.开发者通常为新的Mashup人工指定若干与功能性相关的标签,以便于用户理解、检索以及实现Mashup资源的分类管理.然而,手动指定标签十分繁琐且费时,自动生成Mashup标签十分必要但缺乏有效方法.针对该问题,文中提出一种基于主题模型的方法进行Mashup标签的自动推荐.该方法首先建立Mashups与Web Application Programming Interfaces(APIs)的描述文档以及Mashups与APIs之间的组合关系模型,然后寻找与待推荐标签Mashup的描述文档主题分布相似的Web APIs,并将它们与该Mashup直接组合的APIs合并,采用一种带权重的PageRank算法,从中挑选出最重要的APIs,最后将它们已有标签推荐给该Mashup.同时,针对所提方法文中设计实现一种标签排序算法,该算法优先推荐那些与Mashup主题最相关的标签.根据使用从ProgrammableWeb收集的真实数据进行实验可知,文中所提出的方法明显优于其他自动化标签推荐方法.

关 键 词：MASHUP WEB APIS 标签推荐 主题模型 PAGERANK 云计算  

分 类 号：TP301]