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然后我的目标是计算这些向量之间的相似度，以便找到相似的用户、文章和推荐文章。
我曾尝试使用 Pearson Correlation，但一旦达到约 40k 篇文章并且向量的长度约为 10k，它最终会占用太多内存和时间。
我正在使用 numpy。
您能想出更好的方法吗？还是不可避免(在一台机器上)？
谢谢
最佳答案
我建议只使用 gensim为此，而不是自己滚动。
关于python - 基于主题的文本和用户相似度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/12713797/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！