我想做的是找到一种我可以实现的算法，通过将人们发送的消息与他们的同伴发送的消息进行比较，从而为人们生成“智能”建议。
例如，A 向 B 发送了一条关于 Obj1 的消息。如果 C 向 D 发送有关 Obj1 的消息，它会注意到他们在谈论相同的事情，并可能建议 A 与 C 交谈。
我已经实现了收集统计数据以捕获人们共同提及但不知道使用哪种算法来分析这一点。
有什么建议吗？ (我希望这足够有意义)
最佳答案
和k-means或者 k-nearest neighbours快速入门
您有多少数据？越多越好。 有很多方法可以解决这个问题。例如，您可能认为所有用户在某种程度上彼此相似，您想要做的是为每个用户找到最相似的用户。向量空间、余弦相似度会给您快速的结果。 请提供更多有关您想要实现的目标的信息。
关于从消息中获取情报的算法选择，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4353749/