利用编辑距离(Edit Distance)计算两个字符串的相似度 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s)        sittin (e→i)        sitting (→g) 俄罗斯科学家Vladimir Le…

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2…

直接来代码 public static float levenshtein(string str1, string str2) { //计算两个字符串的长度. int len1 = str1.Length; int len2 = str2.Length; //建立上面说的数组,比字符长度大一个空间 , len2 + ]; //赋初值,步骤B. ; a <= len1; a++) { dif[a, ] = a; } ; a <= len2; a++) { dif[, a] = a; } //计算…

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var…

Levenshtein:莱文斯坦距离 Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的,同时参考了一些C++的实现,求字符串相似度. 下面求出结果是0.0~100.0,   表示为0%~100%. static inline int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } +(float)likePercentByCompareOriginText…

static void Main(string[] args) { Levenshtein(@"今天天气不错", @"今天的天气不错啊"); Console.Read(); } /// <summary> /// 字符串相似度计算 /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2">…

原文地址:http://www.2cto.com/kf/201202/121170.html 我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法.通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > 0 , Kr>=0,Ka>=0)其中,q是字…

我们定义2个字符串的相似度等于两个串的相同前缀的长度.例如 "abc" 同 "abd" 的相似度为2,"aaa" 同 "aaab" 的相似度为3. 给出一个字符串S,计算S同他所有后缀的相似度之和.例如:S = "ababaa",所有后缀为:   ababaa 6 babaa 0 abaa 3 baa 0 aa 1 a 1   S同所有后缀的相似度的和 = 6 + 0 + 3 + 0 + 1 + 1 = 1…

题目描述 我们定义2个字符串的相似度等于两个串的相同前缀的长度.例如 "abc" 同 "abd" 的相似度为2,"aaa" 同 "aaab" 的相似度为3. 给出一个字符串S,计算S同他所有后缀的相似度之和.例如:S = "ababaa",所有后缀为: ababaa 6 babaa 0 abaa 3 baa 0 aa 1 a 1 S同所有后缀的相似度的和 = 6 + 0 + 3 + 0 + 1 + 1 =…

我们再工作中可能会遇到需要判断两个字符串有多少相似度的情况(比如抓取页面内容存入数据库,如果相似度大于70%则判定为同一片文章,则不录入数据库) 那这个时候,我们应该怎么判断呢? 不要着急,python自带的difflib库就可以帮助我们解决这个问题. 首先,difflib是python自带的,所以不需要安装,直接引用即可. 活不多少,直接上代码 代码如下: import difflib #判断相似度的方法,用到了difflib库 def get_equal_rate_1(str1, str2)…