基本介绍 Levenshtein距离是一种计算两个字符串间的差异程度的字符串度量(string metric).我们可以认为Levenshtein距离就是从一个字符串修改到另一个字符串时,其中编辑单个字符(比如修改.插入.删除)所需要的最少次数.俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein于1965年提出了这一概念. 简单例子 从字符串“kitten”修改为字符串“sitting”只需3次单字符编辑操作,如下: sitten ( k -> s ) sittin ( e -> i ) s…

Spark Java API 计算 Levenshtein 距离 在上一篇文章中,完成了Spark开发环境的搭建,最终的目标是对用户昵称信息做聚类分析,找出违规的昵称.聚类分析需要一个距离,用来衡量两个昵称之间的相似度.这里采用levenshtein距离.现在就来开始第一个小目标,用Spark JAVA API 计算字符串之间的Levenshtein距离. 1. 数据准备 样本数据如下: {"name":"Michael", "nick":&qu…

题目链接:https://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1183 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),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. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k->s) sittin (e->i) sitting (->g) 所以k…

1.最近工作中要实现用户车辆的行驶路线的聚类,由于所给的数据只有用户一天中交通卡口所监视的卡口名称 :即青岛路-威海路-济阳路 . 要通过聚类实现车辆路线的规律分析,首先要解决的是相似度问题,我们知道计算相似度可以用 :空间向量距离(欧式距离,余弦相似度)等算法.可是这些在此要求中都不适应,故需要用编辑距离来解决此问题 2. 编辑距离的思想: a.是指两个字符串之间,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. 例如:将kit…

Levenshtein Distance,又称Edit Distance,在自然语言处理中有着广泛的应用.Levenshtein  Distance 指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.编辑操作包括:1)删除一个字符:2)插入一个字符:3)替换一个字符 Example: 两个字符串a = "kitten", b = "ssitting",编辑过程如下: kitten → sitten (substitution of "s&qu…

http://infolab.stanford.edu/~ullman/mmds/ch3.pdf 汇总于此 还有这本书 http://www-nlp.stanford.edu/IR-book/ 里面有词向量空间 SVM 等介绍 http://pages.cs.wisc.edu/~dbbook/openAccess/thirdEdition/slides/slides3ed-english/Ch27b_ir2-vectorspace-95.pdf 专门介绍向量空间 https://courses.…

算法实现比较简单,但算法原理不明白,有空了再研究一下. unsigned LevenshteinDistance(const string& s1, const string& s2) { if (s1.empty()) { return (unsigned)s2.size(); } if (s2.empty()) { return (unsigned)s1.size(); } unsigned row = (unsigned)s1.size() + ; unsigned col = (u…

Levenshtein Distance莱文斯坦距离定义: 数学上,两个字符串a.b之间的莱文斯坦距离表示为levab(|a|, |b|). levab(i, j) = max(i, j)  如果min(i, j) = 0; =  min(levab(i - 1, j) + 1, levab(i, j-1) + 1, levab(i - 1, j - 1) + 1)     (ai != bj) 否则其中ai != bj 是指示函数,当ai != bj 时为1, 否则为0. 核心公式就是下面:…

使用Levenshtein计算相似度距离,装下模块,调用下函数就好. 拿idf还得自己去算权重,而且不一定准确度高,一般做idf还得做词性归一化,把动词形容词什么全部转成名词,很麻烦. Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离(也称Levenshtein距离).是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数,在其中的操作包括插入.删除.替换.如 例如将eeba转变成abac: ① eba(删除第一个e) ② aba(将剩下的e替换成a) ③ abac(在末尾插…

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