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sourceDocument: Capacidades da Now Platform da Yokohama
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    - yokohama

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    - Capacidades da Now Platform da Yokohama

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    - Platform


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# Exibir recomendações de clusters de API

# Exibição de recomendações de clusters de API em Insights de APIs {#ariaid-title1}

* Versão de lançamento: Yokohama
* 
* Atualizado 30 de jan. de 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 1 min. de leitura

Use sugestões baseadas em aprendizado de máquina para agrupar componentes de API relacionados e melhorar a organização e o mapeamento de APIs no sistema.

A guia Recomendações de clusters de API da página Recomendação de modelo de dados no espaço Insights de APIs fornece recomendações geradas por aprendizado de máquina para clusters de API.
Figura 1. Guia de recomendações de clusters de APIs

## Acesso à guia de recomendações de clusters de API {#api-insights-view-cluster-recomm__section_a44_g5q_mcc}

Para acessar a guia de recomendações de clustering de APIs, navegue até EspaçosInsights de APIs. Na guia Visão geral, selecione Clusters de API propostos. A guia Recomendações de clusters de API é exibida na página Recomendações de modelo de dados.

## Exibição de dados {#api-insights-view-cluster-recomm__section_oky_dqy_mcc}

Por padrão, a página exibe os seguintes dados:

Conceito de Cluster
:   Exibe os componentes de APIs que o modelo de aprendizado de máquina agrupou com base em semelhanças. Esses conceitos representam a ideia principal ou a funcionalidade que define cada cluster.

Tamanho do cluster
:   Indica o número total de componentes no cluster. Um tamanho maior sugere que muitos componentes estão relacionados e agrupados em torno do mesmo conceito de API.

Qualidade do Cluster
:   Reflete a confiança ou a força do relacionamento entre componentes do cluster, medida em uma escala de `0` a `100`. Um valor de qualidade superior implica relacionamentos mais fortes entre os componentes da API no cluster.

Atualizado em
:   Exibe o carimbo de data/hora mais recente quando o cluster foi atualizado, permitindo acompanhar a recência das recomendações de aprendizado de máquina e de quaisquer mudanças nos clusters.