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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學(xué)申請的專利一種基于接口匹配的微服務(wù)編排推薦方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN117271902B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202311470917.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于接口匹配的微服務(wù)編排推薦方法是由趙太銀;許毅;詹思瑜;段貴多;羅光春;孫宇棟設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-11-07向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于接口匹配的微服務(wù)編排推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及微服務(wù)編排技術(shù)，其公開了一種基于接口匹配的微服務(wù)編排推薦方法，提高微服務(wù)編排的推薦效果，幫助建模人員高效、準(zhǔn)確地完成整個微服務(wù)的編排。本發(fā)明使用基于語義的方法對微服務(wù)編排數(shù)據(jù)庫中的微服務(wù)的輸入、輸出接口的描述信息進(jìn)行語義抽取，根據(jù)各個微服務(wù)的輸出接口與其它微服務(wù)的輸入接口之間的語義匹配，確定微服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系，從而構(gòu)建微服務(wù)依賴關(guān)系圖，在微服務(wù)依賴關(guān)系圖的基礎(chǔ)上，采用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每個微服務(wù)生成嵌入向量；在推薦時，通過計算用戶已編排的當(dāng)前微服務(wù)工作流的向量與微服務(wù)編排數(shù)據(jù)庫中的微服務(wù)的嵌入向量的相似度，從而向用戶推薦編排工作的下一步可能使用的微服務(wù)。本發(fā)明適用于微服務(wù)編排。

本發(fā)明授權(quán)一種基于接口匹配的微服務(wù)編排推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于接口匹配的微服務(wù)編排推薦方法，其特征在于，包括： S1、基于微服務(wù)編排數(shù)據(jù)庫中的各個微服務(wù)之間的接口匹配，構(gòu)建微服務(wù)的依賴關(guān)系圖；所述依賴關(guān)系圖中，節(jié)點(diǎn)表示微服務(wù)，節(jié)點(diǎn)之間的連邊表示微服務(wù)之間的調(diào)用關(guān)系； S2、通過圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取依賴關(guān)系圖中的各節(jié)點(diǎn)的向量作為相應(yīng)微服務(wù)的嵌入向量； S3、在進(jìn)行微服務(wù)編排時，針對用戶已編排的當(dāng)前微服務(wù)工作流，采用如下方式向用戶推薦當(dāng)前微服務(wù)工作流的下一步可能使用的微服務(wù)： S31、根據(jù)當(dāng)前微服務(wù)工作流中的微服務(wù)的嵌入向量，計算當(dāng)前微服務(wù)工作流的綜合向量； S32、計算當(dāng)前微服務(wù)工作流的綜合向量與微服務(wù)編排數(shù)據(jù)庫中的各個微服務(wù)的嵌入向量之間的相似度并排序，根據(jù)排序結(jié)果，向用戶推薦當(dāng)前微服務(wù)工作流的下一步可能使用的微服務(wù)； 步驟S1中，基于微服務(wù)編排數(shù)據(jù)庫中的各個微服務(wù)之間的接口匹配，構(gòu)建微服務(wù)的依賴關(guān)系圖，具體包括： S11、對微服務(wù)編排數(shù)據(jù)庫中的各個微服務(wù)的說明文檔進(jìn)行劃分，獲得各個微服務(wù)對應(yīng)的輸入文檔和輸出文檔； S12、對各個微服務(wù)對應(yīng)的輸入文檔和輸出文檔提取關(guān)鍵詞； S13、采用預(yù)訓(xùn)練模型對各個微服務(wù)的輸入文檔和輸出文檔的關(guān)鍵詞進(jìn)行詞向量提取，然后分別對輸入文檔和輸出文檔中的所有關(guān)鍵詞的詞向量進(jìn)行拼接，獲得各個微服務(wù)相應(yīng)的輸入向量和輸出向量； S14、針對每個微服務(wù)，分別計算其輸出向量與其它各個微服務(wù)的輸入向量之間的相似度并由高至低排序，篩選出排序靠前的設(shè)定個數(shù)的微服務(wù)作為與該微服務(wù)有調(diào)用關(guān)系的微服務(wù)； S15、以各個微服務(wù)作為節(jié)點(diǎn)，將具有調(diào)用關(guān)系的微服務(wù)之間進(jìn)行連線作為節(jié)點(diǎn)之間的連邊，構(gòu)建微服務(wù)依賴關(guān)系圖； 步驟S2中，通過圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取依賴關(guān)系圖中的各節(jié)點(diǎn)的向量作為相應(yīng)微服務(wù)的嵌入向量，具體包括： 利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用Microservice2vce方法按照如下步驟提取依賴關(guān)系圖中的各節(jié)點(diǎn)的向量： S21、隨機(jī)選擇依賴關(guān)系圖中的一個節(jié)點(diǎn)作為中心節(jié)點(diǎn)； S22、對中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行K階鄰域采樣，獲得中心節(jié)點(diǎn)的鄰居集合； S23、對中心節(jié)點(diǎn)的鄰居集合中的所有節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的微服務(wù)的向量進(jìn)行逐階聚合，獲得中心節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)向量；所述微服務(wù)的向量由該微服務(wù)的所有輸入向量和輸出向量拼接而成； S24、循環(huán)執(zhí)行步驟S21-S23，直至完成對依賴關(guān)系圖中的所有節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)向量提取。

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