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一种基于谱聚类和门控循环单元的推荐系统优化方法 

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摘要:本发明提供一种基于谱聚类和门控循环单元的推荐系统优化方法,包括以下步骤:1基于Kmc2数据表示的谱聚类;将数据点表示为Kmc2特征向量,然后应用谱聚类技术来实现数据的聚类分析;2基于GRU的混合推荐,考虑用户的行为序列,捕捉用户的兴趣和行为演化;采用双层GRU网络进行建模,一层用于捕捉用户的短期动态信息,另一层用于捕捉物品的短期动态信息。本发明采用基于Kmc2数据表示的谱聚类算法,提供更准确和全面的聚类结果,特别适用于处理复杂数据集,解决在电商领域利用用户长期信息和短期会话进行个性化推荐问题。

主权项:1.一种基于谱聚类和门控循环单元的推荐系统优化方法,其特征在于,包括以下步骤:1基于Kmc2数据表示的谱聚类;将数据点表示为Kmc2特征向量,然后应用谱聚类技术来实现数据的聚类分析;2基于GRU的混合推荐,考虑用户的行为序列,捕捉用户的兴趣和行为演化;采用双层GRU网络进行建模,一层用于捕捉用户的短期动态信息,另一层用于捕捉物品的短期动态信息。

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