在我的应用程序上，当用户选择兴趣（例如：ios）时，我想显示相关的兴趣（swift、xcode、apple 等）。我有一个大约 700 个兴趣/标签的列表（其中大约 300 个可以归类为技术）。如何设计系统，以便当用户选择 700 项中的一项时，系统可以显示其他相关项？请注意，其中不涉及“学习”。我只是自己去分类，这个列表大部分是静态的。

这就是我一直在思考的方式：

• 我可以为每个兴趣分配一个类别列表。这些类别从窄到宽。最广泛的类别只是“技术”，所以如果用户选择“ios”，我可以立即消除 400 个非技术兴趣。现在我可以通过查看更窄的类别进行微调（例如：“mobile-apps”，因此我可以推荐归类为“mobile-apps”的内容。我可以通过查看更窄的类别来进一步微调“ ios-apps”。因此，当用户选择兴趣时，我首先搜索类别最窄的项目，如果我需要更多结果，并且需要搜索更多，那么我会更广泛。开始使用这个, 对于每个兴趣，我最多可以有三个类别（窄、中、宽）。一旦我确定了一些类别，我可以将它们指定为窄、中、或宽泛到每一个。现在，对于任何给定的兴趣，我可以找出哪些其他兴趣具有相同的窄、中或宽类别。

• 我正在考虑的另一种方法是为每个兴趣维护一个相关兴趣列表。这需要我做更多的初步工作，因此对于 700 个兴趣中的每一个，我会找到与其最相关的 5-10 个其他兴趣，例如，“ios”可能具有相关兴趣，例如 [swift, xcode, iphone, ipad]，所以当用户进入 ios 时，我只需要查找这个列表。我可以按相关顺序维护此列表。这种方法很乏味，因为当我想在我的 700 个兴趣列表中添加一个新兴趣时，我必须逐个查看是否需要将这个新兴趣添加为相关兴趣。

我的问题是——我想重新发明轮子吗？有没有标准的数据模型和算法来做这种事情？我一直在尝试用谷歌搜索，结果似乎表明了兴趣图、聚类算法之类的东西。我没有数据科学或机器学习方面的背景。任何输入表示赞赏！