CN114741429A - 一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法 - Google Patents

一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，包括以下步骤：S1、收集Web API数据集，并将其转化为异构图，将异构图输入图神经网络；S2、基于输入图神经网络的异构图，通过图神经网络进行多通道卷积操作得到若干第一图结构；S3、将若干第一图结构进行拼接堆叠，得到第二图结构；S4、将第二图结构输入图卷积神经网络得到分类结果，并根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。

Description

一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法
技术领域
本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法。
背景技术
随着互联网的飞速发展，人与计算机的关系越来越密切，网络应用的数量也在不断增加。对于开发者来说，API(应用程序编程接口)调用已经成为软件开发中必不可少的方式，API通常是预定义的函数，它为应用程序和开发人员提供基于软件或硬件的访问一组例程，而无需访问源代码。使用API，开发人员不必了解软件内部工作机制的细节。随着越来越多的API服务在互联网上发布，如何向开发者推荐感兴趣且可信度高的API以构建高质量、可靠的软件系统成为一个具有挑战性的问题。
推荐系统的出现试图解决如何推荐API的问题。目前应用最广泛的推荐算法是基于协同过滤的推荐和基于内容的推荐。基于协同过滤(CF)的推荐用于预测和推荐。CF通过用户的历史行为分析用户的偏好，从而向用户推荐与用户口味相近的物品。协同过滤可以分为两类，一类是基于用户的协同过滤(user-based CF)，它向用户推荐与其兴趣相似的感兴趣的物品。基于用户的CF的推荐结果反映了用户兴趣组中的热门项目。另一种是基于物品的协同过滤(item-based CF)，它推荐与用户之前关注的物品相似的物品。这两种算法都反映了用户的偏好，但并没有挖掘出了API之间更多的潜在关系。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法解决了不能挖掘出了Web API之间更多的潜在关系以用于用户推荐的问题。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于图神经网络的WebAPI关联模式挖掘方法，包括以下步骤：
S1、收集Web API数据集，并将其转化为异构图，将异构图输入图神经网络；
S2、基于输入图神经网络的异构图，通过图神经网络进行多通道卷积操作得到若干第一图结构；
S3、将若干第一图结构进行拼接堆叠，得到第二图结构；
S4、将第二图结构输入图卷积神经网络得到分类结果，并根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
进一步地：所述步骤S1中，异构图包括节点和边；所述节点的类型包括用户、WebAPI和公司；所述边的类型包括Web API-用户、用户-Web API、Web API-公司、公司-WebAPI。
进一步地：所述步骤S1中，将Web API数据集转化为异构图的方法具体为：
通过bag-of-words将Web API数据集中Web API的介绍文档进行统计，进而构造出文档词典，并筛选出文档词典中的高频词汇，根据Web API与用户、Web API与公司以及WebAPI与高频词汇建立节点特征表示，根据节点特征表示构建异构图；
所述异构图A＝(V,E)，其中V为节点的集合，E为边的集合。
上述进一步方案的有益效果为：通过bag-of-words可以将Web API的介绍文档进行统计，从而构造出这些文档的词典，并筛选出这些文档中出现的高频词汇，接下来，通过筛选每个Web API的介绍文档中是否存在词典中的高频词汇，从而将每篇文章与对应的词汇联系起来，建立起高频词汇与文档之间的矩阵。本发明分别将Web API与用户、Web API与公司以及Web API与高频词汇联系起来，作为节点特征表示。
进一步地：所述步骤S2中，多通道卷积中的每个通道均为1×1卷积，所述第一图结构具体为元路径的邻接矩阵；
得到第一图结构Q的表达式具体为：
Q＝Φ(A；softmax(WΦ))
式中，Φ为多通道卷积的卷积层，WΦ为卷积层参数，softmax(·)为第一激活函数，A为异构图。
上述进一步方案的有益效果为：图神经网络可以通过多通道卷积学习关于任意边类型和任意路径长度的元路径，生成第一图结构。
进一步地：所述步骤S3具体为：将构成第一图结构的元路径的邻接矩阵进行拼接堆叠，得到第二图结构，其中，第二图结构中元路径的邻接矩阵Ap的表达式具体为：
Figure BDA0003606515580000031
式中，Te为边类型的集合，
Figure BDA0003606515580000032
为边类型tl第l层转换层的权重，
Figure BDA0003606515580000033
为第一图结构的元路径的邻接矩阵，l为神经网络的图转换层序数，下标P为第二图结构中元路径序数。
上述进一步方案的有益效果为：第二图结构中包括由第一图结构元路径的邻接矩阵拼接堆叠得到的邻接矩阵Ap，根据邻接矩阵Ap可以通过图卷积神经网络可以得到更有用的节点表示，以用于节点分类。
进一步地：所述步骤S4包括以下分步骤：
S41、将第二图结构输入图卷积神经网络，学习第二图结构元路径的邻接矩阵，得到节点表示；
S42、根据节点表示对节点进行分类，得到分类结果，根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
进一步地：所述步骤S41中，计算节点表示Z的表达式具体为：
Figure BDA0003606515580000041
式中，∏为连接操作符，i为第二图结构中通道序数，c为第二图结构中通道总数，
Figure BDA0003606515580000042
为第二图结构中第i个通道的中间矩阵，其表达式具体为
Figure BDA0003606515580000043
Figure BDA0003606515580000044
为
Figure BDA0003606515580000045
的度矩阵，
Figure BDA0003606515580000046
为第二图结构中第i个通道的邻接矩阵，I为单位矩阵，X为第二图结构的特征矩阵，W为跨通道共享的可训练权重矩阵，σ(·)为第二激活函数。
本发明的有益效果为：本发明提出了对于节点特征表示问题，在Web API数据集里的每个Web API有一个介绍，所以可以通过bag-of-words可以将Web API的介绍文档进行统计，从而构造出这些文档的词典，并筛选出这些文档中出现的高频词汇，从而建立了节点特征表示的异构图。通过Graph Transformer Network这一技术，将数据集转换为图的表示方式可以学习到Web API数据集的更准确的表示，从而使得分类的效果也更加准确。
本发明提出的图神经网络是通过多通道卷积操作选择出多个第一图结构的元路径的邻接矩阵，从而使用这些元路径的邻接矩阵去生成第二图结构。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明的整体框架图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
实施例1：
如图1所示，在本发明的一个实施例中，一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，包括以下步骤：
S1、收集Web API数据集，并将其转化为异构图，将异构图输入图神经网络(GraphTransformer Network)；
S2、基于输入图神经网络的异构图，通过图神经网络进行多通道卷积操作得到若干第一图结构；
S3、将若干第一图结构进行拼接堆叠，得到第二图结构；
S4、将第二图结构输入图卷积神经网络(GCN)得到分类结果，并根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
所述步骤S1中，异构图包括节点和边；所述节点的类型包括用户、Web API和公司；所述边的类型包括Web API-用户、用户-Web API、Web API-公司、公司-Web API。
所述步骤S1中，将Web API数据集转化为异构图的方法具体为：
通过bag-of-words将Web API数据集中Web API的介绍文档进行统计，进而构造出文档词典，并筛选出文档词典中的高频词汇，根据Web API与用户、Web API与公司以及WebAPI与高频词汇建立节点特征表示，根据节点特征表示构建异构图；
所述异构图A＝(V,E)，其中V为节点的集合，E为边的集合。
在本实施例中，本发明使用了bag-of-words这一方法。bag-of-words是一种较为常见的文本表示方法，多用于信息检索领域，具体来说，对于一个文档，bag-of-words会忽略掉其中的单词顺序、语法等因素，它将文档单纯看作是一些词汇的集合，而且，这些词汇之间是独立存在的，它们之间没有依赖关系，我们通过统计文档中出现的单词，构建一个包括这些单词的字典，假设该字典内有N个单词，那我们可以将文档表示为一个N维向量，进而通过这些向量以进行文本的分类：
本发明在Web API的推荐问题中将Web API的数据集转换为异构图的表示方式，即将本文的数据集转换为邻接矩阵的表示方式。
所述步骤S2中，多通道卷积中的每个通道均为1×1卷积，所述第一图结构具体为元路径的邻接矩阵；
得到第一图结构Q的表达式具体为：
Q＝Φ(A；softmax(WΦ))
式中，Φ为多通道卷积的卷积层，WΦ为卷积层参数，softmax(·)为第一激活函数，A为异构图。
图神经网络可以通过多通道卷积学习关于任意边类型和任意路径长度的元路径，生成第一图结构。
图神经网络的目标是生成新的图结构并同时学习图上的节点表示。目前大多数图相关的网络主要用来处理同构图上的问题，本发明的图神经网络是通过多通道卷积操作选择出多个第一图结构，所述第一图结构具体为元路径的邻接矩阵，并根据元路径的邻接矩阵得到第二图结构。
所述步骤S3具体为：将构成第一图结构的元路径的邻接矩阵进行拼接堆叠，得到第二图结构，其中，第二图结构中元路径的邻接矩阵Ap的表达式具体为：
Figure BDA0003606515580000071
式中，Te为边类型的集合，
Figure BDA0003606515580000072
为边类型tl第l层转换层的权重，
Figure BDA0003606515580000073
为第一图结构的元路径的邻接矩阵，l为神经网络的图转换层序数，下标P为第二图结构中元路径序数。
在本实施例中，第二图结构中包括由第一图结构元路径的邻接矩阵拼接堆叠得到的邻接矩阵Ap。
所述步骤S4包括以下分步骤：
S41、将第二图结构输入图卷积神经网络，学习第二图结构元路径的邻接矩阵，得到节点表示；
在本实施例中，图卷积神经网络用来以一种自动生成元路径的方式来学习图上有用的节点表示，设H(l)为GCN中第l层的特征表示，那么该层的前向传播表示的表达式为：
Figure BDA0003606515580000074
式中，
Figure BDA0003606515580000075
为第二图结构元路径的邻接矩阵，
Figure BDA0003606515580000076
为
Figure BDA0003606515580000077
的度矩阵，W(l)是可训练的权重矩阵。
S42、根据节点表示对节点进行分类，得到分类结果，根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
所述步骤S41中，计算节点表示Z的表达式具体为：
Figure BDA0003606515580000078
式中，∏为连接操作符，i为第二图结构中通道序数，c为第二图结构中通道总数，
Figure BDA0003606515580000079
为第二图结构中第i个通道的中间矩阵，其表达式具体为
Figure BDA0003606515580000081
Figure BDA0003606515580000082
为
Figure BDA0003606515580000083
的度矩阵，
Figure BDA0003606515580000084
为第二图结构中第i个通道的邻接矩阵，I为单位矩阵，X为第二图结构的特征矩阵，W为跨通道共享的可训练权重矩阵，σ(·)为第二激活函数。
在本实施例中，节点表示Z具体为C个不同元路径的的第二图结构节点表示，其长度最多为l+1，根据节点表示Z对节点进行分类，从而进行后续的节点推荐。
如图2所示，本发明的方法的实施过程为：本发明将用户、Web API和Web API所在的公司作为输入图神经网络的节点，将Web API-用户、用户-Web API、Web API-公司、公司-Web API作为边类型，图神经网络会对输入的图进行多通道卷积操作，从而自动生成元路径的邻接矩阵，并将其作为第一图结构，将第一图结构进行拼接堆叠，可以生成新的元路径，并将新的元路径的邻接矩阵作为第二图结构，将第二图结构通过图卷积神经网络进行分类，得到第二图结构中节点表示，从而进行后续的节点分类与推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
如表1所示，d为训练集和测试集的比例，训练集为Web API数据集的节点，测试集为经过图神经网络和图卷积神经网络处理Web API数据集后得到的节点，MAE为平均绝对误差，RMSE为均方根误差。
表1实验结果
Figure BDA0003606515580000085
本发明的有益效果为：本发明提出了对于节点特征表示问题，在Web API数据集里的每个Web API有一个介绍，所以可以通过bag-of-words可以将Web API的介绍文档进行统计，从而构造出这些文档的词典，并筛选出这些文档中出现的高频词汇，从而建立了节点特征表示的异构图。
本发明提出的图神经网络是通过多通道卷积操作选择出多个第一图结构的元路径的邻接矩阵，从而使用这些元路径的邻接矩阵去生成第二图结构。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“厚度”、“上”、“下”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“径向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或隐含指明的技术特征的数量。因此，限定由“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或隐含地包括一个或者更多个该特征。

Claims (7)

1.一种基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、收集Web API数据集，并将其转化为异构图，将异构图输入图神经网络；
S2、基于输入图神经网络的异构图，通过图神经网络进行多通道卷积操作得到若干第一图结构；
S3、将若干第一图结构进行拼接堆叠，得到第二图结构；
S4、将第二图结构输入图卷积神经网络得到分类结果，并根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤S1中，异构图包括节点和边；所述节点的类型包括用户、Web API和公司；所述边的类型包括Web API-用户、用户-Web API、Web API-公司、公司-Web API。
3.根据权利要求2所述的基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤S1中，将Web API数据集转化为异构图的方法具体为：
通过bag-of-words将Web API数据集中Web API的介绍文档进行统计，进而构造出文档词典，并筛选出文档词典中的高频词汇，根据Web API与用户、Web API与公司以及Web API与高频词汇建立节点特征表示，根据节点特征表示构建异构图；
所述异构图A＝(V,E)，其中V为节点的集合，E为边的集合。
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤S2中，多通道卷积中的每个通道均为1×1卷积，所述第一图结构具体为元路径的邻接矩阵；
得到第一图结构Q的表达式具体为：
Q＝Φ(A；softmax(WΦ))
式中，Φ为多通道卷积的卷积层，WΦ为卷积层参数，softmax(·)为第一激活函数，A为异构图。
5.根据权利要求4所述的基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：将构成第一图结构的元路径的邻接矩阵进行拼接堆叠，得到第二图结构，其中，第二图结构中元路径的邻接矩阵Ap的表达式具体为：
Figure FDA0003606515570000021
式中，Te为边类型的集合，
Figure FDA0003606515570000022
为边类型tl第l层转换层的权重，
Figure FDA0003606515570000023
为第一图结构的元路径的邻接矩阵，l为神经网络的图转换层序数，下标P为第二图结构中元路径序数。
6.根据权利要求5所述的基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下分步骤：
S41、将第二图结构输入图卷积神经网络，学习第二图结构元路径的邻接矩阵，得到节点表示；
S42、根据节点表示对节点进行分类，得到分类结果，根据分类结果对用户进行推荐，完成Web API关联模式的挖掘。
7.根据权利要求6所述的基于图神经网络的Web API关联模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤S41中，计算节点表示Z的表达式具体为：
Figure FDA0003606515570000024
式中，∏为连接操作符，i为第二图结构中通道序数，c为第二图结构中通道总数，
Figure FDA0003606515570000031
为第二图结构中第i个通道的中间矩阵，其表达式具体为
Figure FDA0003606515570000032
Figure FDA0003606515570000033
为
Figure FDA0003606515570000034
的度矩阵，
Figure FDA0003606515570000035
为第二图结构中第i个通道的邻接矩阵，I为单位矩阵，X为第二图结构的特征矩阵，W为跨通道共享的可训练权重矩阵，σ(·)为第二激活函数。
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