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基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法、系统及计算机可读

来源：意榕旅游网

专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方

法、系统及计算机可读存储介质

专利类型：发明专利发明人：傅明,邝剑飞

申请号：CN2019107142.5申请日：20190923公开号：CN110659424A公开日：20200107

摘要：本发明公开基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法、系统及计算机可读存储介质，该基于Kruskal算法改进的K均值双重聚类推荐的方法包括：获取全部的初始用户信息、初始项目信息及初始用户对项目的评分数据；建立初始用户属性矩阵、初始项目属性矩阵及初始用户对项目的评分数据矩阵；获取邻集的初始用户属性对应的评分数据；获取邻集的初始项目属性评分数据；根据邻集的初始用户属性对应的评分数据和邻集的初始项目属性对应的评分数据得出评分数据，作为目标用户对于目标项目的评分数据；将全部的初始用户对项目的评分数据和目标用于对于目标项目的评分数据进行集合，由上至下进行排序显示对应的项目信息。本发明用于提高给用户推荐项目的精准度。

申请人：长沙理工大学

地址：410111 湖南沙市天心区万家丽南路2段960号

国籍：CN

代理机构：深圳市舜立知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人：侯艺

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