一名学生利用余弦相似度分析Hacker News评论中的高频词，以识别相似账户。作者通过Python脚本处理数据，应用Burrows-Delta方法生成用户风格向量，并将其存储在Redis中。研究表明，使用150到500个高频词能够有效区分用户的写作风格。

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