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

本文介绍一个示例:使用 pymongo 连接 MongoDB,查询MongoDB中的 字符串 记录,并比较字符串之间的相似度. 一,Python连接MongoDB 大致步骤:创建MongoClient---> 获取 DataBase --->获取Collection,代码如下: client = MongoClient(host="127.0.0.1", port=10001) db = client['database_name'] db.authenticate(nam

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

//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

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)

一个如何识别相似语句的问题,于是上网找了找,一个叫Levenshtein Distance的算法比较简单,就写了段代码实现了一下,效果还不错. 这个算法是一个俄国人Lvenshtein提出的,用于计算两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数.次数越少,表示两个字符串相似度越高. 用实例来讲解算法最直观,我们假设有两个字符串:test和est,需要经过以下几个步骤来获取LD值. 1.初始化一个矩阵 ┌──┬───────────┐ │ │test t e s t │ ├──┼───

[转]http://www.syyong.com/Go/Go-implements-the-string-similarity-calculation-function-Levenshtein-and-SimilarText.html levenshtein() 和 similar_text() 是 PHP 内置的两个字符串相似度计算函数.Levenshtein 计算两个字符串之间的编辑距离,SimilarText 计算两个字符串的相似度.下面使用Go分别实现二者. Levenshtein //

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

转载自: https://blog.csdn.net/JavaReact/article/details/82144732 算法简介: Levenshtein Distance,又称编辑距离,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. 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. 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance.   /**   * 比较两个字符串的相识度   * 核

package com.sinoup.util;/** * Created by Administrator on 2020-4-18. */ /** * @Title: * @ProjectName * @Description:比较字符串相似度 * @author: TongSiYu * @date 2020-4-18 14:28 */ public class StringCompareUtil { public static void main(String[] args) { //要比

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

相似度函数 概述    比较两个字段的相似度    最近有人问到关于两个字段求相似度的函数,所以就写了一篇关于相似度的函数,分别是“简单的模糊匹配”,“顺序匹配”,“一对一位置匹配”.在平时的这种函数可能会需要用到,可能业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相对修改. 本文所有的两个字段比较都是除以比较字段本身,例如A与B比较,找出的长度除以A的长度,因为考虑如果A的长度大于B的长度,相似度会超100%,例如‘abbc’,'ab'. 如果大家想除以B的长度,只需要在语句末尾将‘SET @n

在百度的面试,简直就是花样求虐. 首先在面试官看简历的期间,除了一个自己定义字符串相似度,并且写出求相似度的算法. ...这个确实没听说过,php的similar_text函数也是闻所未闻的.之前看seo的时候,到简单了解了一下页面的相似度,百度算法中很常见的需要判断页面是否是重复的,重复的肯定就不收录了,做seo很重的一个工作就是写原创文章,以保持网站的更新,吸引百度的收录,以增加流量. 页面的相似度,是纯数学的,因为百度的主要是收录中文,所以中文需要先拆词,然后计算词语的在文章中出现的频度.

http://www.jb51.net/article/55941.htm C#实现: 复制代码 代码如下: #region 计算字符串相似度        /// <summary>         /// 计算字符串相似度         /// </summary>         /// <param name="str1">字符串1</param>         /// <param name="str2&qu

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 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,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.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) 俄罗斯科学家V

转自:http://wdhdmx.iteye.com/blog/1343856 0.这个算法实现起来很简单 1.百度百科介绍: Levenshtein 距离,又称编辑距离,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. 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. 编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的,故又叫Levenshtein Distance. 2.用途 模糊查询 3.实现过程 a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录.据百度百科介绍: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,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.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) 俄罗斯科学家Vla

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到"编辑距离算法",关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 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,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.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) 俄罗

strSimilarity2Number: function (s, t) { var n = s.length, m = t.length, d = []; var i, j, s_i, t_j, cost; if (n == 0) return m; if (m == 0) return n; for (i = 0; i <= n; i++) { d[i] = []; d[i][0] = i; } for (j = 0; j <= m; j++) { d[0][j] = j; } for

Levenshtein Distance 算法,又叫 Edit Distance 算法,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.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大. 算法实现原理图解: a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abe b.将字符串想象成下面的结构. A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容.   abc a b c abe 0 1 2 3 a 1 A处