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隐私感知的Web API推荐方法研究

隐私感知的Web API推荐方法研究

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作者：张若苇曲阜师范大学

学位级别：硕士

随着物联网技术的不断发展与广泛应用,企业逐渐倾向于将业务流程转化为远程访问的Web API,以支持更灵活和高效的业务操作。在当前的软件开发实践中,通过集成多个API来创建功能丰富的mashup应用程序已成为一种流行趋势。随着API分享社区... 详细信息

随着物联网技术的不断发展与广泛应用,企业逐渐倾向于将业务流程转化为远程访问的Web API,以支持更灵活和高效的业务操作。在当前的软件开发实践中,通过集成多个API来创建功能丰富的mashup应用程序已成为一种流行趋势。随着API分享社区中API数量的快速增长和功能的多样化,如何在海量候选API中高效准确地找到感兴趣的API成为mashup开发者面临的重要问题,因此轻量级推荐技术被广泛应用于API的推荐过程中。然而,传统的Web API推荐算法面临两大挑战。首先,这些算法通常过分强调推荐准确性,却忽视了隐私泄露的风险,这将导致开发者降低共享API信息的意愿,从而影响了 API社区的健康发展和信息共享。其次,数据隐私性与数据可用性之间存在固有的权衡,特别是在使用脱敏数据进行推荐计算时,这种权衡会导致推荐结果的准确性受到影响,进一步增加了推荐算法设计的复杂性。针对上述问题和挑战,本文提出了基于迭代量化的隐私感知Web API推荐方法WARecITQ和基于球哈希的隐私感知Web API推荐方法WARecSH,具体研究内容如下:(1)提出了 Web API推荐方法WARecITQ。该方法主要是通过使用迭代量化哈希实现对调用数据的隐私加密,进而完成API的推荐,主要分为三个步骤,第一步,使用迭代量化技术(Iterative Quantification,ITQ)将敏感的mashup-API调用数据转换为低敏感的mashup索引码;第二步,使用余弦相似度寻找出目标mashup的相似mashup集合;第三步,生成Top-k个Web API的推荐列表。为了证明WARecITQ方法的有效性,从***网站爬取了一个真实的mashup-API调用信息数据集,并在该数据集上设计了一组实验进行性能评估。通过实验结果分析可得知,在严格保证数据隐私性的前提下,WARecITQ方法在Precision、Recall以及MAP等关键指标上均取得了令人满意的性能表现。这充分证明了 WARecITQ方法不仅能够有效保护用户数据的隐私性,同时也保证了推荐结果的准确性。(2)提出了基于球哈希的隐私感知Web API推荐方法WARecSH。该方法可以在确保数据隐私性的基础上,显著提高推荐结果的准确性,具体来说,在低隐私索引的构建过程中,WARecSH方法主要使用球哈希技术(Spherical Hashing,SH),即引入超球面产生更加符合原始数据特征的哈希码,然后整合不同平台的子索引码,产生mashup的低隐私索引,最后,引入协同过滤推荐方法实现精准推荐,产生Top-k个API推荐列表。实验数据表明,WARecSH方法在保护数据隐私的同时,在多个评价指标上均展现出优异的效果。具体而言,在Precision、Recall、F1-score以及MAP等关键指标上,WARecSH方法均表现出明显的优势,有效提升了推荐的准确性。

关键词： Web API推荐 mashup构建隐私保护迭代量化球哈希

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