CN113434754A - 确定推荐api服务的方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents
确定推荐api服务的方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113434754A CN113434754A CN202010209978.4A CN202010209978A CN113434754A CN 113434754 A CN113434754 A CN 113434754A CN 202010209978 A CN202010209978 A CN 202010209978A CN 113434754 A CN113434754 A CN 113434754A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- api service
- api
- recommended
- user
- determining
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 9
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 17
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 2
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 238000012821 model calculation Methods 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003203 everyday effect Effects 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
- G06F16/95—Retrieval from the web
- G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
- G06F16/9535—Search customisation based on user profiles and personalisation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0241—Advertisements
- G06Q30/0251—Targeted advertisements
- G06Q30/0253—During e-commerce, i.e. online transactions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Finance (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了确定推荐API服务的方法、装置、电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：根据各应用程序接口API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合；根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务；分别计算待推荐用户访问的API服务与各API服务组合之间的相似度；根据相似度，从API服务组合中确定向待推荐用户推荐的API服务。该实施方式能够解决人工方式推荐API服务，消耗大量的人工和时间，成本较高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种确定推荐API服务方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
API(Application Programming Interface，应用程序接口)服务是电商平台对外技术赋能的一种方式，其为具有开发能力的用户提供对外统一规范的入口，可以用于对业务进行扩展，如对线下门店、商品推广、商品查询、订单查询等业务进行扩展。通常情况下，用户可以通过统一的API网关接入要访问的API服务。
API服务可以根据功能等进行分类，而用户一般只会关注或了解某一类的API服务，这使不同类型的API服务之间组合使用的方案难以开发，降低开发更有效的API服务组合使用方案的效率，所以需要向用户推荐不同的API服务。现有技术中，常使用的API服务推荐方式为人工推荐。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
由于业务类型较多，所以各种类型的API服务的数量也很多，如此多的API服务通过人工推荐，将消耗大量的人工和时间，成本较高。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种确定推荐API服务的方法、装置、系统和存储介质，能够解决人工方式推荐API服务，消耗大量的人工和时间，成本较高的问题。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定推荐API服务的方法。
本发明实施例的一种确定推荐API服务的方法包括：根据各应用程序接口API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合；根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务；分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度；根据所述相似度，从所述API服务组合中确定向所述待推荐用户推荐的API服务。
在一个实施例中，所述根据各API服务对应业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合，包括：
对每个所述业务指标，将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合。
在又一个实施例中，所述将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合，包括：
根据业务数据计算所述业务指标对应各API服务的指标得分；
将所述业务指标对应的各API服务，确定为所述业务指标对应的API服务组合，并将所述业务指标对应各API服务的指标得分之和，确定为所述业务指标对应API服务组合的指标总分；
若所述业务指标对应API服务组合的指标总分大于指标分阈值，则将所述业务指标对应的API服务组合，确定为用于推荐的API服务组合。
在又一个实施例中，所述分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度，包括：
对每个所述API服务组合，计算所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间相同API服务的数量，以及所述待推荐用户访问的API服务和所述API服务组合包括API服务的总数量，并将所述相同API服务的数量和所述总数量之间的比值，确定为所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间的相似度。
在又一个实施例中，所述根据所述相似度，从所述API服务组合中确定向所述待推荐用户推荐的API服务，包括：
将大于相似阈值的相似度所对应的API服务组合，确定为目标API服务组合；
在所述目标API服务组合中，将与所述待推荐用户访问的API服务不同的API服务，确定为向所述待推荐用户推荐的API服务。
在又一个实施例中，在所述根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务之前，还包括：
根据所述待推荐用户对应的调用链路信息，获取所述待推荐用户访问的API服务信息；
基于所述待推荐用户访问的API服务信息，确定所述待推荐用户的访问记录。
为实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种确定推荐API服务的装置。
本发明的一种确定推荐API服务的装置包括：确定单元，用于根据各应用程序接口API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合；所述确定单元，还用于根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务；计算单元，用于分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度；筛选单元，用于根据所述相似度，从所述API服务组合中确定向所述待推荐用户推荐的API服务。
在一个实施例中，所述确定单元具体用于对每个所述业务指标，将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合。
在又一个实施例中，所述确定单元具体用于：
根据业务数据计算所述业务指标对应各API服务的指标得分；
将所述业务指标对应的各API服务，确定为所述业务指标对应的API服务组合，并将所述业务指标对应各API服务的指标得分之和，确定为所述业务指标对应API服务组合的指标总分；
若所述业务指标对应API服务组合的指标总分大于指标分阈值，则将所述业务指标对应的API服务组合，确定为用于推荐的API服务组合。
在又一个实施例中，所述计算单元具体用于：
对每个所述API服务组合，计算所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间相同API服务的数量，以及所述待推荐用户访问的API服务和所述API服务组合包括API服务的总数量，并将所述相同API服务的数量和所述总数量之间的比值，确定为所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间的相似度。
在又一个实施例中，所述筛选单元具体用于：
将大于相似阈值的相似度所对应的API服务组合，确定为目标API服务组合；
在所述目标API服务组合中，将与所述待推荐用户访问的API服务不同的API服务，确定为向所述待推荐用户推荐的API服务。
在又一个实施例中，所述装置还包括：
获取单元，用于根据所述待推荐用户对应的调用链路信息，获取所述待推荐用户访问的API服务信息；
所述确定单元，还用于基于所述待推荐用户访问的API服务信息，确定所述待推荐用户的访问记录。
为实现上述目的，根据本发明实施例的再一个方面，提供了一种电子设备。
本发明实施例的一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例提供的确定推荐API服务的方法。
为实现上述目的，根据本发明实施例的又一个方面，提供了一种计算机可读介质。
本发明实施例的一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的确定推荐API服务的方法。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本发明实施例中，基于API服务对应业务指标可以确定出用于推荐的至少一个API服务组合，对于待推荐API服务的待推荐用户，根据访问记录可以确定出其访问的API服务，然后可以计算待推荐用户访问的API服务与各API服务组合之间的相似度，进而根据相似度即可确定出向待推荐用户推荐的API服务。如此本发明实施例中，基于各个业务指标来确定用于推荐的API服务组合，可以使推荐API服务组合中API服务之间业务相关性高，并且根据待推荐用户访问的API服务和各API服务组合之间的相似度，来确定向待推荐用户推荐的API服务，可以保证推荐的API服务与待推荐用户访问的API服务业务相近，从而能够满足用户的需求，而不需要人工对用户推荐API服务，降低API服务推荐的成本，提高API服务推荐的效率。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的确定推荐API服务的方法的一种主要流程的示意图；
图2是根据本发明实施例的记录调用链路信息的一种示意图；
图3是根据本发明实施例的调用链路信息存储的一种示意图；
图4是根据本发明实施例的确定推荐API服务的方法的又一种主要流程的示意图；
图5是根据本发明实施例的各API服务组合和指标总分存储的一种示意图；
图6是根据本发明实施例的确定推荐API服务的方法的数据流向的一种示意图；
图7是根据本发明实施例的确定推荐API服务的装置的主要单元的示意图；
图8是本发明实施例可以应用于其中的又一种示例性系统架构图；
图9是适于用来实现本发明实施例的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
需要指出的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例以及实施例中的特征可以互相组合。
本发明实施例提供了一种确定推荐API服务的方法，该方法可由API服务网关执行，如图1所示，该方法包括如下步骤。
S101：根据各API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合。
本发明实施例中可以预先设置各API服务对应的业务指标，每个API服务可以对应多个业务指标，不同API服务对应的业务指标可以相同也可以不同。为了保证推荐的API服务组合中API服务从业务角度的相关性，所以基于各API服务对应业务指标，可以确定用于推荐的至少一个API服务组合。
本发明实施例中，由于各API服务可以对应多个业务指标，所以本步骤可以具体执行为：对每个业务指标，将对应业务指标的API服务确定为一个API服务组合。
以业务指标为单位，对每个业务指标，将与其对应的API服务确定为一个API服务组合，从而使API服务组合均与同一个业务指标对应，保证API服务组合中API服务的业务相关性。
需要说明的是，业务指标可以为一组用来衡量API服务效果的指标集合，例如，对于推广类型的API服务，可以用物品详情页的点击量、下单量等等作为业务指标。本发明实施例中，由于API服务通常以业务类型进行分类，所以属于相同业务类型的API服务，通常被确定相同的标签。由于标签相同的API服务中包括的API服务属于相同的业务类型，所以这些API服务对应的业务指标也相同。基于上述原理，本步骤中确定的每个业务指标对应的API服务组合中各API服务的标签。API服务的标签可以根据需求确定，例如，可以为运营类、推广类、活动类等等。
需要说明的是，在一些场景中，API服务会被划分API服务组，所以本发明实施例中，各API服务可以以API服务组的形式来执行，即可以以API服务组为单位来确定API服务组合。具体可以执行为：根据各API服务组对应业务指标，来确定用于推荐的至少一个API服务组合，每个API服务组合包括至少一个API服务组。
S102：根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务。
本发明实施例中，在用户访问API服务时，可以对每个用户访问API服务的信息进行记录，即得出各用户访问API服务的访问记录，基于访问记录可以确定出用户访问了哪些API服务，所以本步骤中根据待推荐用户访问API服务的访问记录，可以确定待推荐用户访问的API服务。
本发明实施例的一种实现方式中，用户通过API服务网关来访问API服务，在用户向API服务网关发送请求后，API服务网关可以建立与用户之间的调用链路，用户通过调用链路来访问API服务，所以本发明实施例中可以采用链路跟踪技术来记录用户访问API服务的调用链路信息。基于用户访问API服务的调用链路信息，可以得出待推荐用户访问的API服务信息，进而可以确定出待推荐用户的访问记录。所以在执行本步骤之前，还可以执行如下过程：根据待推荐用户对应的调用链路信息，获取待推荐用户访问的API服务信息；基于待推荐用户访问的API服务信息，确定待推荐用户的访问记录。
调用链路信息包括用户通过请求端与API服务网关之间信息传递的信息所形成，即链路跟踪记录。采用链路跟踪技术来记录用户访问API服务的调用链路信息的过程，可以具体为：在用户通过请求端发送请求后，API服务网关会建立调用链路并为调用链路分配唯一的调用链标识(TraceId，通过TraceId可以一次性得出此调用链路的所有调用链路信息)，并通过链路标签(Span)记录用户访问API服务的信息，其中，一个Span对应一个API服务，Span通过SpanId来作为唯一标识。用户访问API服务的信息可以包括API服务的标识、调用顺序、调用时间等等附属信息(Annotation)，通过Span记录用户访问API服务的信息可以体现用户访问API服务的层级与时序。并且用户标识(如用户pin)等业务数据也添加在调用链路信息中，以便后续使用。具体的对应一次用户请求访问某一个API服务的调用链路信息可以如图2所示。
如图2所示，API服务表示API服务网关，Client表示请求端，图2中记录了API服务网关和请求端之间数据传输的时序。Span name表示当前Span的名称，Trace id表示Span所属的调用链路的TraceId，Span id表示SpanId，Span parent id表示此API服务的调用顺序为在标识为1的API服务之后。
对于调用链路信息，API服务网关可以将其上报给大数据平台进行存储，具体上报的数据格式可以为：操作名称、起始时间、结束时间、TraceID和Span等等。其中操作名称可以为调用链路信息的来源，即调用链路信息对应API服务的名称。
由于每天会有多个用户一次或多次访问API服务，所以调用链路信息会有很多，为了便于数据查询，本发明实施例中，对调用链路信息进行了压缩存储。压缩的具体方式为，按照API服务的维度，根据预设时间段为周期，统计各周期内被访问的API服务和访问这些API服务的用户进行存储，如此减少存储的数据量。如图3所示，为一种调用链路信息存储的示意图，其中，预设时间段为一天，图3中为2019年11月11日的调用链路信息，在被压缩后的调用链路信息按照API服务-日期-用户标识的倒排索引方式存储。图3中，API汇总表示2019年11月11日这一天中被调用的各API服务，Terms表示API服务标识-时间，与每个Terms对应的userIds为在2019年11月11日这一天内访问该Terms中API服务的用户标识。
需要说明的是，对于调用链路信息，本发明实施例中，可以将其存储至数据库中，如Elastic Search数据库(简称ES)。ES可以使用Job的方式(定时执行的任务，按设定的间隔时间，执行数据更新的任务)定时任务持续更新调用链路信息，从而实现准时实更新效果，Job记录操作时间以便增量更新数据。
需要说明的是，待推荐用户访问的API服务可以包括一个API服务，也可以包括多个API服务。若步骤S101中以API服务组为单位来确定API服务组合，则本步骤中也可以以API服务组为单位确定待推荐用户访问的API服务组。
S103：分别计算待推荐用户访问的API服务与各API服务组合之间的相似度。
其中，在确定待推荐用户访问的API服务后，可以分别计算各API服务组合与待推荐用户访问的API服务之间的相似度，API服务组合中API服务与待推荐用户访问的API服务之间的相似度表示了API服务组合中API服务与待推荐用户访问的API服务在业务层面的相似程度。相似度越高，说明待推荐用户访问的API服务与API服务组合中包括的API服务越相似。
待推荐用户访问的API服务包括至少一个API服务，API服务组合中包括至少一个API服务，本发明实施例中相似度可以根据待推荐用户访问的API服务与API服务组合中API服务相同的程度来计算相似度。
具体的，对每个API服务组合，计算相似度的方式可以具体执行为：计算待推荐用户访问的API服务与API服务组合之间相同API服务的数量，以及待推荐用户访问的API服务和API服务组合包括API服务的总数量，并将相同API服务的数量和总数量之间的比值，确定为待推荐用户访问的API服务与API服务组合之间的相似度。
根据待推荐用户访问的API服务和API服务组合中包括API服务，可以确定出待推荐用户访问的API服务和API服务组合中包括API服务之间相同API服务的数量，以及可以确定出待推荐用户访问的API服务和API服务组合中包括API服务的总数量，然后将相同API服务的数量和总数量之间的比值作为相似度。
具体的，本发明实施例可以通过公式1计算相似度。
在公式1中，A表示待推荐用户访问的API服务，B表示API服务组合，J(A，B)表示A和B之间的相似度。|A∩B|表示待推荐用户访问的API服务与API服务组合之间相同API服务的数量，|A∪B|表示待推荐用户访问的API服务和API服务组合中包括API服务的总数量。
例如，待推荐用户访问的API服务为A1、A2，API服务组合中包括API服务为A1、A3，则待推荐用户访问的API服务与API服务组合之间相同API服务为A1，即待推荐用户访问的API服务与API服务组合之间相同API服务的数量为1，待推荐用户访问的API服务和API服务组合中包括API服务的总量为A1、A2和A3，即待推荐用户访问的API服务和API服务组合中包括API服务的总数量为3，所以可以计算相似度为相同API服务的数量和总数量之间的比值，即1/3。
再例如，本发明实施例中，以API服务组为单位来确定API服务组合。若待推荐用户访问的API服务包括A组服务和D组服务，API服务组合包括A组服务、B组服务和E组服务，则根据公式1可以得出J(A，B)＝1/4＝0.25。若待推荐用户访问的API服务包括A组服务和D组服务，API服务组合包括A组服务、B组服务、D组服务和E组服务，则根据公式1可以得出J(A，B)＝2/4＝0.5。
S104：根据相似度，从API服务组合中筛选向待推荐用户推荐的API服务。
其中，在计算出待推荐用户访问的API服务与各API服务组合之间的相似度后，根据相似度可以从各API服务组合中选出可以推荐给带推荐用户的API服务组合，进而可以确定出向待推荐用户推荐的API服务。
本发明实施例的又一种实施方式中，由于相似度较低时，说明API服务组合中API服务与待推荐用户访问的API服务相同的数量较低，所以待推荐用户对API服务组合中API服务感兴趣较少，此API服务组合不适合推荐给待推荐用户。基于此原理，本发明实施例中设置了相似阈值，只有大于相似阈值的相似度所对应API服务组合中的API服务才会被用于推荐给待推荐用户。具体的，本步骤可以具体执行为：将大于相似阈值的相似度对应的API服务组合，确定为目标API服务组合；在目标API服务组合中，将与待推荐用户访问的API服务不同的API服务，确定为待推荐用户推荐的API服务。
基于相似阈值，可以筛选出大于相似阈值的相似度，进而得出大于相似阈值的相似度所对应的API服务组合，即为目标API服务组合。本发明实施例中，可以将目标API服务组合中待推荐用户未访问过的API服务确定为向待推荐用户推荐的API服务。其中，目标API服务组合中待推荐用户未访问过的API服务，即为目标API服务组合中与待推荐用户访问的API服务不同的API服务。
本发明实施例中，基于API服务对应业务指标可以确定出用于推荐的至少一个API服务组合，对于待推荐API服务的待推荐用户，根据访问记录可以确定出其访问的API服务，然后可以计算待推荐用户访问的API服务与各API服务组合之间的相似度，进而根据相似度即可确定出向待推荐用户推荐的API服务。如此本发明实施例中，基于各个业务指标来确定用于推荐的API服务组合，可以使推荐API服务组合中API服务之间业务相关性高，并且根据待推荐用户访问的API服务和各API服务组合之间的相似度，来确定向待推荐用户推荐的API服务，可以保证推荐的API服务与待推荐用户访问的API服务业务相近，从而能够满足用户的需求，而不需要人工对用户推荐API服务，降低API服务推荐的成本，提高API服务推荐的效率。
结合图1所示实施例，本发明实施例中，对步骤S101中每个业务指标确定对应API服务组合的方法进行具体说明，如图4所示，该方法包括以下步骤。
S401：根据业务数据计算业务指标对应各API服务的指标得分。
其中，业务数据可以通过数据集市等进行统计，业务数据可以包括各业务指标的数据。例如，标签为推广类的API服务，其对应业务指标可以包括推广活动所产生的点击量、下单量等等，则数据集市可以按照预设周期，通过定时任务器来汇总并更新业务数据，进而得出个业务指标的数据。在得出个业务指标的数据后，可以通过归一化等方式对数据进行处理，并将可以归一化的值确定为业务指标对应API服务的指标得分。
需要说明的是，本发明实施例中，在汇总统计如销售额、点击量、用户流量、订单转化率、订单量等业务指标的数据中均包括了对应的用户信息，如用户pin。如此通过业务指标的数据里的用户信息与访问API服务的访问记录中用户信息可以将业务指标的数据和访问记录进行关联，并对关联的信息也可以进行存储，以供后续步骤使用。如用户信息中包括用户pin，则可以通过用户pin进行关联，并将关联的信息也存储到ES，以供后续步骤使用。
S402：将业务指标对应的各API服务，确定为业务指标对应的API服务组合，并将业务指标对应各API服务的指标得分之和，确定为业务指标对应API服务组合的指标总分。
其中，将业务指标对应的各API服务确定为业务指标对应的API服务组合，进而业务指标对应的各API服务的指标得分相加，即为业务指标对应API服务组合的指标总分。
S403：若业务指标对应API服务组合的指标总分大于指标分阈值，则将业务指标对应API服务组合，确定为用于推荐的API服务组合。
其中，本发明实施例中设置指标分阈值，由于指标总分较低，说明该业务指标对应API服务组合并没有开发需求，或者该业务指标对应API服务组合访问的较少，这些API服务组合并不适合被推荐，所以在业务指标对应API服务组合的指标总分大于指标分阈值时，业务指标对应API服务组合，才会确定为用于推荐的API服务组合，从而避免向用户推荐没有开发需求的API服务。
需要说明的是，对每个业务指标执行步骤S401和步骤S402，可以得出个业务指标对应的API服务组合，以及API服务组合的指标总分，然后可以进行存储，图5所示为一种存储方式的示意图。如图5所示，为以API服务组为单位来确定API服务组合的方式，其中指标分即为各业务指标对应的指标总分，各指标分对应的API调用组合表示各业务指标对应的API服务组合，其包括的至少一个API服务组。
本发明实施例中，通过上述过程，可以为每个业务指标确定出对应API服务组合，并根据指标总分确定可以用于推荐的API服务组合，以便于推荐给待推荐用户的API服务能够满足需求。
本发明实施例中，图6为本发明实施例中一种实现确定推荐API服务的方法的数据流向示意图。如图6所示，以API服务为API服务组为例说明。各API服务组为预先划分，并设置各API服务组的标签，以及对应的业务指标集合。用户可以通过API服务网关调用各API服务组中的API服务，此过程中API服务组的标签会记录各用户的调用链路信息，调用链路信息中可以记录用户访问API服务所属的API服务组，并在ES中进行压缩存储，如此通过步骤S102可以确定出待推荐用户访问的API服务组。由于预先设置了业务指标集合，所以通过步骤S101可以根据业务指标确定用于推荐的API服务组合，并可以建立与调用链路信息之间的映射关系。如此在确定出待推荐用户访问的API服务组和用于推荐的API服务组合后，可以通过模型计算得出待推荐用户访问的API服务组和API服务组合之间的相似度，模型中可以采用公式1来计算。在通过模型计算得出待推荐用户访问的API服务组和API服务组合之间的相似度后，基于相似度筛选出用于推荐的API服务，具体筛选方式可以如步骤S104所述。本发明实施例中，在筛选出用于推荐的API服务后，可以将用于推荐的API服务推荐给用户，从而实现对用户的API服务推荐，避免使用人工方式推荐API服务，从而导致浪费人工和时间成本，降低推荐效率的问题。
需要说明的是，待推荐用户可以包括一个用户也可以包括多个用户，在待推荐用户包括多个用户时，可以将其作为一个整体来确定推荐的API服务，也可以分别确定推荐给各个待推荐用户的API服务。
为了解决现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种确定推荐API服务的装置700，如图7所示，该装置700包括：
确定单元701，用于根据各应用程序接口API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合；
所述确定单元701，还用于根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务；
计算单元702，用于分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度；
筛选单元703，用于根据所述相似度，从所述API服务组合中确定向所述待推荐用户推荐的API服务。
应理解的是，实施本发明实施例的方式与实施图1所示实施例的方式相同，在此不再赘述。
本发明实施例的一种实现方式中，所述确定单元701具体用于对每个所述业务指标，将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合。
本发明实施例的又一种实现方式中，所述确定单元701具体用于：
根据业务数据计算所述业务指标对应各API服务的指标得分；
将所述业务指标对应的各API服务，确定为所述业务指标对应的API服务组合，并将所述业务指标对应各API服务的指标得分之和，确定为所述业务指标对应API服务组合的指标总分；
若所述业务指标对应API服务组合的指标总分大于指标分阈值，则将所述业务指标对应的API服务组合，确定为用于推荐的API服务组合。
在又一个实施例中，所述计算单元702具体用于：
对每个所述API服务组合，计算所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间相同API服务的数量，以及所述待推荐用户访问的API服务和所述API服务组合包括API服务的总数量，并将所述相同API服务的数量和所述总数量之间的比值，确定为所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间的相似度。
在又一个实施例中，所述筛选单元703具体用于：
将大于相似阈值的相似度所对应的API服务组合，确定为目标API服务组合；
在所述目标API服务组合中，将与所述待推荐用户访问的API服务不同的API服务，确定为向所述待推荐用户推荐的API服务。
在又一个实施例中，所述装置700还包括：
获取单元，用于根据所述待推荐用户对应的调用链路信息，获取所述待推荐用户访问的API服务信息；
所述确定单元701，还用于基于所述待推荐用户访问的API服务信息，确定所述待推荐用户的访问记录。
应理解的是，实施本发明实施例的方式与实施图1或图4所示实施例的方式相同，在此不再赘述。
本发明实施例中，本发明实施例中，基于各个业务指标来确定用于推荐的API服务组合，可以使推荐API服务组合中API服务之间业务相关性高，并且根据待推荐用户访问的API服务和各API服务组合之间的相似度，来确定向待推荐用户推荐的API服务，可以保证推荐的API服务与待推荐用户访问的API服务业务相近，从而能够满足用户的需求，而不需要人工对用户推荐API服务，降低API服务推荐的成本，提高API服务推荐的效率。
根据本发明的实施例，本发明还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
本发明的电子设备包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行本发明实施例所提供的确定推荐API服务的方法。
图8示出了可以应用本发明实施例的确定推荐API服务的方法或确定推荐API服务的装置的示例性系统架构800。
如图8所示，系统架构800可以包括终端设备801、802、803，网络804和服务器805。网络804用以在终端设备801、802、803和服务器805之间提供通信链路的介质。网络804可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备801、802、803通过网络804与服务器805交互，以接收或发送消息等。终端设备801、802、803上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备801、802、803可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器805可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备801、802、803所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的确定推荐API服务的方法一般由服务器805执行，相应地，确定推荐API服务的装置一般设置于服务器805中。
应该理解，图8中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图9，其示出了适于用来实现本发明实施例的计算机系统900的结构示意图。图9示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图9所示，计算机系统900包括中央处理单元(CPU)901，其可以根据存储在只读存储器(ROM)902中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器(RAM)903中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 903中，还存储有系统900操作所需的各种程序和数据。CPU 901、ROM 902以及RAM 903通过总线904彼此相连。输入/输出(I/O)接口905也连接至总线904。
以下部件连接至I/O接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至I/O接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)901执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个单元、程序段、或代码的一部分，上述单元、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括确定单元、计算单元和筛选单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，接收单元还可以被描述为“接收单元的功能的单元”。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行本发明所提供的确定推荐API服务的方法。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种确定推荐API服务的方法，其特征在于，包括：
根据各应用程序接口API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合；
根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务；
分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度；
根据所述相似度，从所述API服务组合中确定向所述待推荐用户推荐的API服务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各API服务对应业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合，包括：
对每个所述业务指标，将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合，包括：
根据业务数据计算所述业务指标对应各API服务的指标得分；
将所述业务指标对应的各API服务，确定为所述业务指标对应的API服务组合，并将所述业务指标对应各API服务的指标得分之和，确定为所述业务指标对应API服务组合的指标总分；
若所述业务指标对应API服务组合的指标总分大于指标分阈值，则将所述业务指标对应的API服务组合，确定为用于推荐的API服务组合。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度，包括：
对每个所述API服务组合，计算所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间相同API服务的数量，以及所述待推荐用户访问的API服务和所述API服务组合包括API服务的总数量，并将所述相同API服务的数量和所述总数量之间的比值，确定为所述待推荐用户访问的API服务与所述API服务组合之间的相似度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度，从所述API服务组合中筛选向所述待推荐用户推荐的API服务，包括：
将大于相似阈值的相似度所对应的API服务组合，确定为目标API服务组合；
在所述目标API服务组合中，将与所述待推荐用户访问的API服务不同的API服务，确定为向所述待推荐用户推荐的API服务。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务之前，还包括：
根据所述待推荐用户对应的调用链路信息，获取所述待推荐用户访问的API服务信息；
基于所述待推荐用户访问的API服务信息，确定所述待推荐用户的访问记录。
7.一种确定推荐API服务的装置，其特征在于，包括：
确定单元，用于根据各应用程序接口API服务对应的业务指标，确定用于推荐的至少一个API服务组合；
所述确定单元，还用于根据待推荐用户访问API服务的访问记录，确定待推荐用户访问的API服务；
计算单元，用于分别计算所述待推荐用户访问的API服务与各所述API服务组合之间的相似度；
筛选单元，用于根据所述相似度，从所述API服务组合中确定向所述待推荐用户推荐的API服务。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定单元具体用于对每个所述业务指标，将对应所述业务指标的API服务确定为一个API服务组合。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010209978.4A CN113434754A (zh) | 2020-03-23 | 2020-03-23 | 确定推荐api服务的方法、装置、电子设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202010209978.4A CN113434754A (zh) | 2020-03-23 | 2020-03-23 | 确定推荐api服务的方法、装置、电子设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113434754A true CN113434754A (zh) | 2021-09-24 |
Family
ID=77752711
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202010209978.4A Pending CN113434754A (zh) | 2020-03-23 | 2020-03-23 | 确定推荐api服务的方法、装置、电子设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113434754A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114385780A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-22 | 北京凯睿数加科技有限公司 | 程序接口信息推荐方法、装置、电子设备和可读介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170116326A1 (en) * | 2015-10-26 | 2017-04-27 | International Business Machines Corporation | System, method, and recording medium for web application programming interface recommendation with consumer provided content |
| CN108052639A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-18 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于运营商数据的行业用户推荐方法及装置 |
| CN109067728A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-21 | 苏州科达科技股份有限公司 | 应用程序接口的访问控制方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN109344332A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-15 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种Web API组合推荐方法、装置及电子设备 |
| CN109753275A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-05-14 | 东软集团股份有限公司 | 应用编程接口的推荐方法、装置、存储介质和电子设备 |
-
2020
- 2020-03-23 CN CN202010209978.4A patent/CN113434754A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170116326A1 (en) * | 2015-10-26 | 2017-04-27 | International Business Machines Corporation | System, method, and recording medium for web application programming interface recommendation with consumer provided content |
| CN108052639A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-05-18 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 基于运营商数据的行业用户推荐方法及装置 |
| CN109067728A (zh) * | 2018-07-25 | 2018-12-21 | 苏州科达科技股份有限公司 | 应用程序接口的访问控制方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN109344332A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-15 | 郑州云海信息技术有限公司 | 一种Web API组合推荐方法、装置及电子设备 |
| CN109753275A (zh) * | 2018-12-10 | 2019-05-14 | 东软集团股份有限公司 | 应用编程接口的推荐方法、装置、存储介质和电子设备 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 李泽平;: "基于服务相似度的API服务推荐方法研究", 贵州师范学院学报, no. 06, 28 June 2013 (2013-06-28), pages 2 - 5 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114385780A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-04-22 | 北京凯睿数加科技有限公司 | 程序接口信息推荐方法、装置、电子设备和可读介质 |
| CN114385780B (zh) * | 2021-11-30 | 2022-08-30 | 南京数睿数据科技有限公司 | 程序接口信息推荐方法、装置、电子设备和可读介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108540508B (zh) | 用于推送信息的方法、装置和设备 | |
| CN108810047B (zh) | 用于确定信息推送准确率的方法、装置及服务器 | |
| CN110866040B (zh) | 用户画像生成方法、装置和系统 | |
| CN111311294A (zh) | 数据处理方法、装置、介质及电子设备 | |
| CN110019367B (zh) | 一种统计数据特征的方法和装置 | |
| CN111881329A (zh) | 一种账户余额管理方法和系统 | |
| CN107291835B (zh) | 一种搜索词的推荐方法和装置 | |
| CN112559646A (zh) | 一种报表下载方法和装置 | |
| CN113434754A (zh) | 确定推荐api服务的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN113220705A (zh) | 慢查询识别的方法和装置 | |
| CN110557351B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN116228384A (zh) | 一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 | |
| CN110858335A (zh) | 一种计算促销弹性的方法和装置 | |
| CN114817297A (zh) | 一种处理数据的方法和装置 | |
| CN110738509A (zh) | 量化用户之间关联程度的方法和装置 | |
| CN112131257B (zh) | 数据查询方法和装置 | |
| CN111125514B (zh) | 用户行为分析的方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN114257521A (zh) | 流量预测方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN113190558A (zh) | 一种数据加工方法和系统 | |
| CN111127077A (zh) | 一种基于流计算的推荐方法和装置 | |
| CN112184370A (zh) | 一种推送产品的方法和装置 | |
| CN111786801A (zh) | 一种基于数据流量进行计费的方法和装置 | |
| CN111199437A (zh) | 一种数据处理方法和装置 | |
| CN113362097B (zh) | 一种用户确定方法和装置 | |
| CN114997977B (zh) | 一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |