有很多方法可以计算文章之间的相似度。我还没有看到有人进行矢量转换和运行比较。但是，有一种称为“词频/逆文档频率”的文本挖掘策略，这是一种在文档中查找唯一单词和短语的巧妙方法。您可以在多个文档上运行它，并比较提取的关键字以匹配它们以获得推荐。

查看我的电子书了解更多详情：https ://lizrush.gitbooks.io/algorithms-for-webdevs-ebook/content/chapters/tf-idf.html

如果您想在 Web 文档（如博客）上利用此技术，可以使用免费服务：https ://algorithmia.com/recommends

您刚刚描述了矩阵分解模型，它运行良好。事实上，它甚至可以在没有明确功能的情况下工作。即，项目的任何属性。但是您可以通过增加特征向量来引入先验信息，例如，如您所描述的，使用文档嵌入。我看不出它为什么不工作的任何理由，尤其是。因为我已经看到它完成了。