## GitHub 相似度项目总结 一个新项目，网址为 [puzer.github.io](https://puzer.github.io)，分析 GitHub 用户资料，基于他们 star 的仓库来确定用户之间的语义相似度，并推荐可能感兴趣的仓库。该项目处理来自 ~1TB GitHub Archive 数据，使用度量学习为超过 30 万个仓库构建嵌入向量。 它利用 WASM 进行客户端向量搜索，无需后端，并使用余弦相似度计算相似性——最初用于推荐 Usenet 群组的方法。用户可以输入他们的 GitHub 用户名来发现具有相似兴趣的开发者，生成“技能雷达”，并获得个性化的仓库推荐。 早期用户报告推荐质量很高，一些人找到了他们正在积极搜索的仓库。虽然存在一些加载和仓库识别问题，但该项目展示了嵌入和相似度分析在 GitHub 发现中的强大应用。创建者强调该项目展示了应用数据科学技能，而无需广泛的前端/设计专业知识。