一种基于谱聚类和门控循环单元的推荐系统优化方法

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。