一位 r/MachineLearning 上的用户正在寻求量化不同在线内容之间“距离”的方法。他们考虑了几种方法，包括跳数、嵌入余弦距离、知识图谱距离、主题分布的 KL 散度以及信息增益。用户承认每种方法都捕捉了相关性的不同方面，并正在寻找信息检索和推荐系统等领域的从业者使用的成熟文献或实践方法。 AI
影响 探索理解用户导航和内容关系的基础概念，可能影响推荐系统和搜索算法。
排序理由 用户生成的关于技术主题的讨论，而非主要发布或重要的行业事件。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Genuine curiosity question. When you navigate from one page or topic to another online — by clicking links, searching, or just drifting — there's an intuitive sense that you've "gone far" from where you started. But I keep getting stuck…