如何将具有相似技能的集群组合在一起？

Question

假设我有一个文件，它具有从A-Z开始的数千种技能。现在，我想创建一个模型，将相似的技能组合在一起（例如神经网络和SVM可以组合在一起）。我知道我可以使用NLP解决此问题，但是我不确定可以使用哪种算法来获得最佳结果。

我是NLP的新手，非常感谢您的帮助。

我最初是在考虑使用语义相似性。所以我可以使用预训练的单词嵌入将单词映射到新的向量空间，在这里我可以计算单词嵌入之间的距离，例如与word2vec或其他实现。但是我不确定。您能给我一些链接或告诉我如何做到这一点，以便获得最佳结果吗？看一下数据[1]：https://i.stack.imgur.com/jGRI0.png

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 36943 entries, 0 to 36942
Data columns (total 1 columns):
Skills    36942 non-null object
dtypes: object(1)
memory usage: 288.7+ KB
None
                   Skills
0                    .NET
1                .NET CLR
2  .NET Compact Framework
3          .NET Framework
4           .NET Remoting

Answer 1

根据您的情况，最好的选择之一可能是Kohonen神经网络。虽然，您需要根据监督学习对数据进行标准化，但是您可以在下面的链接中获得与您的需求相关的所有信息： http://www.kovera.org/neural-network-for-clustering-in-python/