【motion】基于标签重合度的匹配算法1：原理
- 匹配算法: 实现基于标签重合度（交集/并集）的计分算法，计算输入标签与库中每个动作类别的相似度。
- 图片来自于大神的文章：引入语义标签过滤:利用标签相似度增强检索
生活中的例子来解释基于标签重合度的匹配算法
- 把它变得非常通俗易懂。
一句话解释
这个算法就像是判断两个人的“饭圈”重合度有多高。你喜欢A、B、C三个明星，你朋友喜欢B、C、D三个明星，算法就算出你们共同喜欢的明星占你们俩所有提到的明星总数的比例，来判断你们是不是“同道中人”。
详细的购物清单比喻
想象一下，你要去超市，你写了一张购物清单。同时，你的室友也准备去，他也有他自己的清单。
你想知道：我们俩这次要买的东西有多像？
这个算法就是帮你计算“相似度”的工具。