Abstract-Mashups är en dominerande metod för att bygga data-centrerade applikationer, särskilt mobila applikationer, under de senaste åren. Eftersom mashups huvudsakligen baseras på offentliga datakällor och befintliga API:er, kräver det ingen sofistikerad programmering kunskap om människor för att utveckla mashup applikationer. Den senaste tidens förekomst av öppna API:er och öppna datakällor i Big Data-eran har gett nya möjligheter till mashup-utveckling, men samtidigt ökat svårigheten att välja rätt tjänster för en given mashup-uppgift. API-rekommendationen för mashup skiljer sig från traditionella tjänsterekommendationsuppgifter genom att den saknar specifik QoS-information och formell semantisk specifikation av API:erna, vilket begränsar antagandet av många befintliga metoder. Även om det finns ett stort antal tillvägagångssätt för tjänsterekommendationer är de flesta av dem inriktade på att förbättra rekommendationens tillförlitlighet och arbetet uppmärksammar rekommendationsresultatens mångfald. En annan utmaning är förekomsten av både explicita och implicita korrelationer mellan de olika API:erna, som i allmänhet försummas av befintliga rekommendationsmetoder. I detta dokument tar vi itu med ovanstående brister i befintliga strategier genom att undersöka API-rekommendation för mashups i det återanvändbara sammansättningssammanhanget, med målet att hjälpa utvecklare att identifiera de mest lämpliga API:erna för sina sammansättningsuppgifter. I synnerhet föreslår vi en probabilistisk matris faktoriseringsmetod med implicit korrelationsreglering för att lösa rekommendationsproblemet och öka rekommendationsmångfalden. Vi antar att saminkallandet av API:er i verkliga mashups drivs av både den explicita textlikheten och implicita korrelationer av API:er såsom likheten eller det kompletterande förhållandet av API:er. Vi utvecklar en latent variabel modell för att avslöja latenta korrelationer mellan API:er genom att analysera deras co-anropsmönster. Vi undersöker vidare relationen mellan ämnen/kategorier till det föreslagna tillvägagångssättet. Vi visar effektiviteten i vår strategi genom att utföra omfattande experiment på en riktig datauppsättning kröp från ProgrammableWeb.
Nyligen, Yao et al. REF föreslår en matris factorization med implicit korrelationsreglering för att lösa rekommendationsproblemet och öka rekommendationsmångfald.
Mashup Recommendation by Regularizing Matrix Factorization with API Co-Invocations
{'venue': None, 'journal': 'IEEE Transactions on Services Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}