【技术实现步骤摘要】
本申请涉及但不限于推荐系统技术邻域，尤指一种实现服务推荐的方法及装置。
技术介绍
1、面向服务架构(soa，service-oriented architecture)的广泛使用导致了互联网上可用的web服务数量的快速增长。这些服务可以作为可重用的组件组合，创建增值的服务组合，也就是说，可以构成在一定时期内按适当顺序工作的服务序列。服务组合是一种强大的应用开发技术，服务组合允许开发人员利用现有的web服务和应用程序接口(api)来构建复合web应用，以应对复杂的业务需求，而无需从头开始编写所有的代码。而且，可以专注于实现应用的独特需求，这大大释放了开发人员的创造力。
2、开发人员可以根据需要选择和整合不同的服务，以满足复杂的业务需求。这使得应用程序更加灵活和可定制。如何为用户推荐个性化的服务，提升服务质量是一个亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供一种实现服务推荐的方法及装置，能够为用户推荐个性化的服务，提升服务质量。
2、本专利技术实施例提供了一种实现服务推荐的方法，包括：
3、根据服务组合的相似性，从历史服务组合中筛选出与目标服务组合相似的潜在服务组合；
4、使用自注意力机制提取筛选出的潜在服务组合的服务表示；
5、匹配潜在服务组合的服务表示与目标服务组合的服务表示，根据得到的第一匹配程度从潜在服务组合的服务表示中选择出候选服务表示；
6、根据候选服务表示和第一匹配程度将选择出的候选服务表示融合
7、叠加更新后的目标服务组合和原始的目标服务组合得到叠加后的目标服务组合；
8、计算潜在服务组合的服务表示与叠加后得到的目标服务组合的服务表示之间的第二匹配程度，根据第二匹配程度将满足筛选条件的潜在服务组合推荐给目标服务组合对应的用户。
9、在一种示例性实例中，所述从历史服务组合中筛选出与目标服务组合相似的潜在服务组合，包括：
10、分别计算所述目标服务组合对应的特征向量与各所述历史服务组合对应的特征向量的内积；将计算得到的值作为相似度对各所述历史服务组合进行排序，并将相似度从高到低排序的前预设数量个历史服务组合作为所述潜在服务组合。
11、在一种示例性实例中，所述使用自注意力机制提取筛选出的潜在服务组合的服务表示，包括：
12、基于transformer编码器提取筛选出的所述潜在服务组合的服务表示。
13、在一种示例性实例中，所述匹配潜在服务组合的服务表示与目标服务组合的服务表示，包括：
14、使用预先设置的打分函数表示所述潜在服务组合的服务表示与所述目标服务组合的服务表示的所述第一匹配程度。
15、在一种示例性实例中，所述计算潜在服务组合的服务表示与叠加后得到的目标服务组合的服务表示之间的第二匹配程度，根据第二匹配程度将满足筛选条件的潜在服务组合推荐给目标服务组合对应的用户，包括：
16、分别计算所述潜在服务组合中每个候选服务的服务表示和所述叠加后的目标服务组合表示之间的点积，以获得每个所述潜在服务组合的服务表表示与所述叠加后得到的目标服务组合的服务表示之间的所述第二匹配程度；
17、将得到的所述第二匹配程度满足筛选条件的潜在服务组合推荐给所述目标服务组合对应的用户。
18、在一种示例性实例中，所述筛选条件包括：所述第二匹配程度高的前预设数目个潜在服务组合，或者所述第二匹配程度高于预设阈值的潜在服务组合。
19、在一种示例性实例中，还包括：
20、选择负对数似然作为损失函数监督所述方法中的可学习参数的训练过程，使得与所述目标服务相似程度高的服务的匹配分数高于与所述目标服务相似程度低的服务的匹配分数。
21、在一种示例性实例中，还包括：
22、使用随机梯度下降和反向传播来最小化所述损失函数并优化所述方法中的可学习参数。
23、本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述任一项所述实现服务推荐的方法。
24、本申请实施例再提供一种实现服务推荐的设备，包括存储器和处理器，其中，存储器中存储有以下可被处理器执行的指令：用于执行上述任一项所述的实现服务推荐的方法的步骤。
25、本申请实施例又提供一种实现服务推荐的装置，包括：第一处理模块、编码处理模块、自适应图学习模块、第二处理模块、服务推荐模块；其中，
26、第一处理模块，用于根据服务组合的相似性，从历史服务组合中筛选出与目标服务组合相似的潜在服务组合；
27、编码处理模块，用于使用自注意力机制提取筛选出的潜在服务组合的服务表示；
28、自适应图学习模块，用于匹配潜在服务组合的服务表示与目标服务组合的服务表示，根据得到的第一匹配程度从潜在服务组合的服务表示中选择出候选服务表示；
29、第二处理模块，用于根据候选服务表示和第一匹配程度将选择出候选服务表示融合入目标服务组合的服务表示中以更新目标服务组合；
30、第三处理模块，用于叠加更新后的目标服务组合和原始的目标服务组合得到叠加后的目标服务组合；
31、服务推荐模块，用于计算潜在服务组合的服务表示与叠加后得到的目标服务组合的服务表示之间的第二匹配程度，根据第二匹配程度将满足筛选条件的潜在服务组合推荐给目标服务组合对应的用户。
32、通过本申请实施例提供的实现服务推荐的方法，结合粗回溯过程和精细回溯过程，在充分利用服务组合之间的关系的基础上，得到了相对全面、相对客观的服务组合表示，实现了为用户推荐个性化的服务，提升了服务质量。
33、本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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1.一种实现服务推荐的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从历史服务组合中筛选出与目标服务组合相似的潜在服务组合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用自注意力机制提取筛选出的潜在服务组合的服务表示，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配潜在服务组合的服务表示与目标服务组合的服务表示，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算潜在服务组合的服务表示与叠加后得到的目标服务组合的服务表示之间的第二匹配程度，根据第二匹配程度将满足筛选条件的潜在服务组合推荐给目标服务组合对应的用户，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述筛选条件包括：所述第二匹配程度高的前预设数目个潜在服务组合，或者所述第二匹配程度高于预设阈值的潜在服务组合。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1～权利要求8
10.一种实现服务推荐的设备，包括存储器和处理器，其中，存储器中存储有以下可被处理器执行的指令：用于执行权利要求1～权利要求8任一项所述的实现服务推荐的方法的步骤。
11.一种实现服务推荐的装置，其特征在于，包括：第一处理模块、编码处理模块、自适应图学习模块、第二处理模块、服务推荐模块；其中，
...【技术特征摘要】
1.一种实现服务推荐的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从历史服务组合中筛选出与目标服务组合相似的潜在服务组合，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述使用自注意力机制提取筛选出的潜在服务组合的服务表示，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述匹配潜在服务组合的服务表示与目标服务组合的服务表示，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述计算潜在服务组合的服务表示与叠加后得到的目标服务组合的服务表示之间的第二匹配程度，根据第二匹配程度将满足筛选条件的潜在服务组合推荐给目标服务组合对应的用户，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述筛选条件包括：所...
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