我需要为一个项目设计一个推荐算法，该项目有以下参数：
- 用户的个人资料，包含用户的简短描述以及用户的兴趣
- 从review.com获取的产品描述，包含产品的规格
没有任何用户的评分或愿望清单，我只有这些数据，需要找出产品对用户的适用性。
回答：
你的问题非常模糊，但如果你只有描述用户的一系列词语和描述产品的一系列词语，那么我能想到的只是一个简单的相似度度量方法：
- 余弦相似度（又称内积）
- 骰子相似度
- 雅卡尔相似度等
这似乎并不是一个好的项目，除非我遗漏了什么。如果你没有大量数据，无论你的算法/模型等有多好都没有用。如果这就是全部，看起来你被要求编写一个高级的字符串相似度函数。
在信息检索中，可以使用tf-idf（词频-逆文档频率）来获得更高质量的效果，但看起来你没有什么可以利用的…希望这对你有帮助。祝你好运！
