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，用户1 [＆＃34;机器学习＆＃34;，＆＃34;摄影＆＃34;，＆＃34;数据科学＆＃34;，＆＃34;神经网络＆＃34;]，用户-2 [＆＃34;机器学习＆＃34;，＆＃34;数据科学＆＃34;，＆＃34;统计＆＃34;，＆＃34;数学＆＃34;]，用户-2 [＆＃34;地球物理＆＃ 34;，＆＃34;机器学习＆＃34;，＆＃34;艺术与印刷＆＃34;，＆＃34;数学＆＃34;]。
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：＆＃34;机器学习，＆＃34; ＆＃34;数据科学，＆＃34;和＃34;神经网络＆＃34;将会彼此接近，同样地＆＃34;摄影＆＃34;和＆＃34;艺术和印刷＆＃34;会彼此接近。
我正在考虑使用word2vec。但我在生产中使用它是犹豫不决的，因为我必须用千种类别的技能组合文档来训练它。不仅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。
我是机器学习世界的新手。
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每个标记都可以表示为BitMap（BitSet），单个位表示具有此标记的特定用户。然后你可以使用一些相似性函数，如Jaccard或Ochiai