目标：
我们内部系统里记录的酒店名字是由很多人输入的，每个人输入的可能不完全一样，比如，‘成都凯宾斯基大酒店’， ‘凯宾斯基酒店’， ‘凯宾斯基’， 我们的初步想法是能不能把大量的记录归类，把很多相似的名字归成一类，然后自动给出一个建议的名字
向量化和建模：
大概的想法是，先找出一个相似性算法，然后在调用一种分类算法。相似性算法很多是基于vector的，怎么把中文转化成vector? 这个文章介绍了怎么处理中文 (sklearn: TfidfVectorizer 中文处理及一些使用参数)
聚类：
聚类的时候我并不想像 K-means那样指定一个K值，我需要的是自动根据输入数据的集中程度来决定分多少类, 这个文章（机器学习总结（十）：常用聚类算法（Kmeans、密度聚类、层次聚类）及常见问题）里介绍可以用 DBSCAN 算法. 后来想我这个case其实根本不需要什么DBSCAN, 只要设置一个threashold就可以了，我设置的0.5, 就是凡是相似度 >0.5的都认为相似度很高了，也就是同一个酒店
最终出来的效果如下：
没用什么高级的技术，主要用的是参考资料里sklearn: TfidfVectorizer 提供的API，来得到酒店名字之间的相似矩阵，然后取矩阵里面相似度高的归为同一个酒店，我选的相似度 >0.8 这个threshold. 最后，从选出来的里面取最常见的那个酒店名字作为推荐使用的名字.
Ref:
Quick review on Text Clustering and Text Similarity Approaches, http://www.lumenai.fr/blog/quick-review-on-text-clustering-and-text-similarity-approaches
通俗理解word2vec, https://www.jianshu.com/p/471d9bfbd72f
sklearn: TfidfVectorizer 中文处理及一些使用参数，https://blog.csdn.net/blmoistawinde/article/details/80816179
https://www.coursera.org/lecture/text-mining/4-2-text-clustering-generative-probabilistic-models-part-1-gJTFA, 这里讲了基于 Generative Probabilistic Model 和 Similarity 两种方法的 Text Clustering.