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machine-learning - 查找用户标签之间的距离/相似度的算法？

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:09:05

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我想找到用户标签的语义/相似性。

每个用户最多可以使用四个标签。例如，User-1[“机器学习”、“摄影”、“数据科学”、“神经网络”]、User-2[“机器学习”、“数据科学”、“统计”、“数学”]， User-2 [“地球物理学”、“机器学习”、“艺术与打印”、“数学”]。

标签来自广泛的技能。我想找到标签之间的距离/相似度。例如:“机器学习”、“数据科学”和“神经网络”将彼此接近，同样“摄影”和“艺术与打印”也会彼此接近。

我正在考虑使用word2vec。但我犹豫是否在生产中使用它，因为我必须使用数千个类别的技能集文档来训练它。不仅如此，在现实生活中，用户总是更改/更新他们的标签。所以我想构建/开发一个动态算法，该算法将根据用户标签进行调整。

我是机器学习领域的新手。

最佳答案

每个标签都可以表示为位图(BitSet)，单个位代表特定用户是否拥有该标签。然后你可以使用一些相似度函数，如 Jaccard 或 Ochiai

关于machine-learning - 查找用户标签之间的距离/相似度的算法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44918222/

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