【发布时间】：2018-03-02 23:58:26
【问题描述】：
我正在研究可行的算法/解决方案来实施和解决以下问题： 根据用户的共同兴趣匹配用户
示例：
U1：滑雪、亚洲文化、冥想、java、加密
U2：瑜伽、冥想、管理、旅游小贴士美国
U3：编程、旅游、东方美食
我正在考虑基于单词相似度的三个维度：
- 字典同义词
- wordnet 同义词集
- 语义相似度接近（编程>java、旅游>美国旅游小贴士）
- 到目前为止我已经考虑过Levenshtein_distance
- 松散语义相似度（亚洲文化>>东方美食、编程>>密码学、亚洲文化>>瑜伽、瑜伽>>冥想）
- 完全不确定，和word2vec一起玩过
基于这些方法，我想计算相关性分数并相应地匹配用户。
感谢您的意见！
【问题讨论】：
标签： machine-learning nlp matching similarity