Page 97 - 《软件学报》2021年第12期

肖勇 等:基于 GAT2VEC 的 Web 服务分类方法 3761

(a) Doc2vec (b) LDA (c) Deepwalk

(d) Node2vec (e) TriDNR (f) GWSC
Fig.6 Visualization results with 20 categories classification of API dataset
图 6 API 数据集 20 分类可视化结果
2.5 结构信息与属性信息权重分析

为了验证第 2.4 节第(2)点所提出的结构信息比属性信息更加重要的观点,我们对 GAT2VEC 框架进行了一
些修改,从而实现对结构信息与属性信息的权重分析.具体来说,在最终对结构路径和属性路径进行向量表征
时,我们不再以相同的权重对二者进行组合,而是分别设置不同的权重(从 0.1 到 0.9)进行实验.例如,权重设置为
0.1,表示在表征向量时,结构信息的权重设置为 0.1,属性信息的权重设置为 0.9.全部实验结果如图 7 和图 8 所示.

Fig.7 Analysis of the weight with the structure and the attribute information of Mashup dataset
图 7 Mashup 数据集结构和属性信息的权重分析

Fig.8 Analysis of the weight with the structure and the attribute information of API dataset
图 8 API 数据集结构和属性信息的权重分析