PD str contains multiple keywords

对于含有多个关键词的字符串（如在Pandas DataFrame的`str`列中），在构建TF-IDF矩阵时通常需要进行预处理。这里是一个示例过程：

1. 加载数据并清理列名[^1]:

   df = pd.read_csv('data.csv')  # 假设你有一个CSV文件
   df.columns = df.columns.str.strip().str.lower()  # 清理列名，可能包括去除空格和转换为小写

2. 合并资源描述、公共标签和分类标签:

   df['combined_text'] = df[['resource_description', 'public_tags', 'category_labels']].apply(lambda x: ' '.join(x), axis=1)

3. 对合并后的文本进行预处理:

   from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

   vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')  # 使用英文停用词来忽略常见但不重要的单词
   X = vectorizer.fit_transform(df['combined_text'])  # 转换为TF-IDF向量

4. 计算相似度:
这一步通常是通过计算两个文档的TF-IDF向量之间的余弦相似度来完成，可以使用`sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity()`函数：

   similarity_matrix = cosine_similarity(X, X)

请注意，如果你的数据中关键词是以逗号分隔或其他分隔符存在，可能需要先进行进一步的文本清洗，比如使用正则表达式提取关键词。