Mashup技术思考

通过知识图上的随机游走的面向Mashup的API建议 随着Web API经济的日益繁荣,面向混搭的API推荐已成为一项重要要求。 已经使用了基于不同技术原理的各种方法来解决这个问题。 近年来,Web API生态系统已经积累了丰富的知识,可用于增强推荐模型,但是,目前仍然对此表示关注。 为了解决这个问题,我们为面向mashup的API推荐任务提供了一个基于图的算法框架。 特别是,我们设计了一个简洁的知识图模式,以对特定于混搭的上下文进行编码,并使用图形实体对混搭需求进行建模。 然后,我们利用重启进行随机游走,以根据知识图评估mashup需求与Web API之间的潜在相关性。 此外,我们提出了针对查询的加权策略,以增强知识图的构建。 实验结果表明,我们提出的方法远远优于某些最新方法,在减少计算开销方面也达到了鲁棒的效果,并抑制了API建议中的负面Matthew效应。 立即下载
Mashup确实和原来关于RSS内容聚合方式很类似,但是Mashup更多的是一种应用聚合,而且要意识到Mashup的产生是随着互联网技术的发展,SOA和Web2.0的发展密不可分。SOA强调业务和服务的概念,Web2.0强调了人人参与创造,将两者结合起来就很容易过滤到应用聚合。

企业内信息集成EAI的发展,推到B2B企业间的信息集成,再扩大了整个社会,整个社会就是一个大的生态系统,如何整合和集成各种服务形成强大的应用就是一个信息化发展下必然产生的需求。人人都可以参与创作和集成各种应用,应用集成对人的开发技能将越来越低,通过互联网上提供的各种标准API服务,通过组装,连接和服务编排就很容易共享和发布各种集成应用。

让我们看个最简单的例子,在迷你饭否公布了API后,开发者很容易将饭否API和Google提供的地图API和服务聚合在一起。这样就形成了一个新的应用,使用这个应用你就可以很容易在看到你的好友在地图上的哪个城市或位置在发送信息。

在讲述Google的一本书《搜》中描述了一个更有意义的场景,当我们在一家超市购买葡萄酒的时候,你可以用你的手机将葡萄酒的条码信息读入系统,然后手机经过分析后就会在地图上返回在你附近是否还有其它的超市卖的同样价格更低的葡萄酒。我们可以讲这种应用服务就是一种Mashup应用,它要能提供这种信息可能需要厂家的提供的货物和条码信息,地图服务提供的超市信息,超市提供的价值信息等多种应用服务,我们将这些服务编排到一起就能够做更多有意义的事情。

谈Mashup是生态系统也说明首先有一个环境,这个环境就是整个社会和互联网发展,其次每天不断有新的基于互联网的开放API和服务产生,这些开发者就是生产者。组合这些API应用的就是制造者,能够真正使用这些应用而受益的就是最终的消费者。开发API的开发者也可能在使用别人提供的已经聚合完毕的Mashup应用,因此这就自发形成的一条链接上下游的生态链,每个人可能既是生产者也是消费者。整个系统形成一个动态的循环,从简单到复杂,从不成熟到成熟。 
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