基于主题模型聚类的WebAPI推荐方法

一种基于主题模型聚类的Web API推荐方法，根据上下文信息计算单词的语义权重信息从而得到文档‑单词语义权重信息矩阵D；统计单词共现信息，从而计算出SPPMI矩阵信息；基于得到Mashup服务文档单词的词频信息矩阵D，单词的上下文SPPMI矩阵M，通过分解M可以得到词嵌入信息矩阵，进一步将上述两种信息进行结合，计算服务的主题信息；将得到的Mashup服务主题特征，作为谱聚类的输入进行聚类，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边权重和尽可能的低，子图内的边权重和尽可能的高，达到聚类的目的；结合GBDT和FM方法对Web API服务进行预测推荐。本发明有效实现Web API推荐。