Affichage des recommandations de mise en grappe des API dans Aperçus des API

  • Rversion finale: Yokohama
  • Mis à jour 30 janv. 2025
  • 1 minute de lecture
  • Utilisez des suggestions basées sur l’apprentissage machine pour regrouper les composants d’API connexes, améliorant ainsi l’organisation et le mappage des API dans le système.

    L’onglet Recommandations de mise en grappe d’API de la page Recommandation de modèle de données de l’espace de travail fournit des recommandations générées par l’apprentissage machine pour la Aperçus des API mise en grappe d’API.

    Figure 1. Onglet Recommandations de mise en grappe de l’API
    Onglet Recommandations de mise en grappe d’API pour afficher les recommandations générées par l’apprentissage machine pour la mise en grappe d’API

    Accéder à l’onglet Recommandations de mise en grappe d’API

    Pour accéder à l’onglet Recommandations de mise en grappe d’API, accédez à Espaces de travail > Aperçus des API. Dans l’onglet Vue d’ensemble , sélectionnez Mise en grappe d’API proposée. L’onglet Recommandations de mise en grappe de l’API s’affiche sur la page Recommandations sur le modèle de données.

    Affichage des données

    Par défaut, la page affiche les données suivantes :

    Concept de la grappe
    Affiche les composants d’API que le modèle d’apprentissage machine a regroupés en fonction de leurs similarités. Ces concepts représentent l’idée ou la fonctionnalité de base qui définit chaque cluster.
    Taille de la grappe
    Indique le nombre total de composants au sein de la grappe. Une taille plus grande suggère que de nombreux composants sont liés et regroupés sous le même concept d’API.
    Qualité de la grappe
    Reflète la confiance ou la force de la relation entre les composants de la grappe, mesurée sur une échelle de 0 à 100. Une valeur de qualité plus élevée implique des relations plus fortes entre les composants de l’API au sein de la grappe.
    Mis à jour
    Affiche l’horodatage le plus récent de la mise à jour de la grappe, ce qui permet de suivre la récence des recommandations d’apprentissage machine et les changements apportés aux grappes.