标签： machine-learning recommendation-engine
我们处于建议的范围内，我们希望向其他用户推荐用户。每个用户都表示为具有各种属性的向量u = [a1，a2，a3]。
其中一些可能是矢量本身。例如，a1可以是技能的向量（其中用户仅具有所有可能技能的子集）。 在这种情况下，我们如何计算两个用户之间的相似性/距离？我想我们可以将所有这些子矢量弄平，但这是一个很好的解决方案吗？
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展开＆＃39;复合＆＃39;的各个值。向往＆＃39;通常＆＃39;矢量似乎是一种自然的方法之后，可以使用cosine similarity。