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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明提供一种基于GraphSAGE的微服务划分方法，包括：对单体程序的源代码进行分析，得到类的特征向量、静态类调用关系边集和动态类调用关系边集，根据类的特征向量、静态类调用关系边集和动态类调用关系边集，结合GraphSAGE算法和k‑means++聚合方法，实现对微服务的划分。通过GraphSAGE在学习嵌入表示时，考虑了节点之间的连接关系，可以将这些嵌入表示用作K‑Means++的输入特征，这可能导致更具区分性的特征，有助于K‑Means++更好地区分和聚类节点，使微服务划分更高效、精准。
主权项：1.一种基于GraphSAGE的微服务划分方法，其特征在于，包括：对单体程序的源代码进行分析，得到类的特征向量、静态类调用关系边集和动态类调用关系边集；根据所述静态类调用关系边集和所述动态类调用关系边集得到邻接矩阵；根据所述邻接矩阵和所述特征向量采用GraphSAGE算法进行迭代，得到多个最终嵌入；将多个所述最终嵌入输入k-means++算法进行聚类，划分出候选微服务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 基于GraphSAGE的微服务划分方法
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