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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利心理测评量表的推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115994271B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310065461.6，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权心理测评量表的推荐方法是由李石君;刘梓轩;余伟;余放;杨济海;杨俊成;李宇轩设计研发完成，并于2023-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本心理测评量表的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种心理测评量表的推荐方法，包括如下步骤：步骤1、获取心理测评历史数据并对数据进行预处理；步骤2、根据步骤1预处理后的数据构建用户‑量表测评分数矩阵；步骤3、根据步骤2的用户‑量表测评分数矩阵，采用K‑means算法构建用户聚类；步骤4、在为目标用户推荐量表时，计算目标用户与步骤3得到的各聚类中心点的相似度，取具有最高相似度的中心点所在的用户聚类为目标用户所属的聚类簇，并基于划分的聚类簇生成推荐量表集合。本发明能自动为目标用户推荐适合的心理测评量表，保护了用户个人信息，提高推荐的准确率、多样性、新颖度，同时采用粒子群优化K‑means算法缩小问题规模，提高了推荐速度，节省了计算资源。

本发明授权心理测评量表的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种心理测评量表的推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取心理测评历史数据并对数据进行预处理； 步骤2、根据步骤1预处理后的数据构建用户-量表测评分数矩阵； 步骤3、根据步骤2的用户-量表测评分数矩阵，采用K-means算法构建用户聚类； 步骤4、在为目标用户推荐量表时，计算目标用户与步骤3得到的各聚类中心点的相似度，取具有最高相似度的中心点所在的用户聚类为目标用户所属的聚类簇，并基于划分的聚类簇生成推荐量表集合； 其中，步骤3具体包括： 步骤3.1、随机选取个用户为初始中心点，计算用户与每个中心点的相似度，并将用户划分至相似度最高的中心点所在的簇中； 步骤3.2、继续迭代计算，在达到最大迭代次数之前，重复重新计算每个簇的中心点、划分用户至相似度最高的中心点所在的簇中的步骤； 步骤3.3、达到最大迭代次数M时结束迭代，生成并输出K个聚类簇，包括中心点及用户集合； 步骤3.4、采用粒子群算法对步骤3.3划分的K个聚类簇进行迭代计算，输出一组聚类中心点，作为K-means算法的初始中心点； 步骤3.4中采用粒子群算法POS迭代计算K-means算法的初始中心点的方法为： 粒子群算法POS的适应度函数定义为找到K个聚类中心，使得所有用户到所属聚类簇中心点的适应度最高： 其中，是数据集，原始数据划分为K个簇得到新的数据集，是聚类中心，n是第k个簇中的数据条数，是第k个聚类簇中第i条数据； PSO初始化一组随机聚类中心点，并将其视作随机粒子，计算初始随机解的适应度，初始化个体最优位置、个体最优适应度、群体最优位置、群体最优适应度； 通过迭代找到最优解，在每次迭代中，粒子通过跟踪更新自己的速度和位置； 检查并更新个体最优位置、个体最优适应度、群体最优位置、群体最优适应度，直至达到最大迭代次数，输出一组聚类中心点，作为K-means算法的初始中心点。

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