一.词项相似度 elasticsearch支持拼写纠错,其建议词的获取就需要进行词项相似度的计算:今天我们来通过不同的距离算法来学习一下词项相似度算法: 二.数据准备 计算词项相似度,就需要首先将词项向量化:我们可以使用以下两种方法 字符向量化,其将每个字符映射为一个唯一的数字,我们可以直接使用字符编码即可: import numpy as np def vectorize_words(words): lower_words = [word.lower() for word in words]

//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

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

Java计算两个字符串日期之间的天数差 调用方法: public static void main(String[] args) throws ParseException { String a = "2017-12-01"; // 时间字符串 String b = "2017-12-31"; Long between_dayInteger = between_days(a, b); System.out.println(between_dayInteger); }

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

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

package tek; Java算法——求出两个字符串的最长公共字符串 /** * @Title: 问题:有两个字符串str1和str2,求出两个字符串中最长公共字符串. * @author 匹夫(在YW的数据基础上再次延伸) * @date 2017年4月19日 下午8:08:37 */ public class Demo1 { /* //减0 个字符 内循环1次 k2.substring(0, 7);//外循环第1次_内循环第1次 //减一个字符 内循环2次 k2.substring(0,

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

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

[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 //

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

similar_text — 计算两个字符串的相似度 int similar_text ( string $first , string $second [, float &$percent ] ) $first 必需.规定要比较的第一个字符串. $second 必需.规定要比较的第二个字符串. $percent 可选.规定供存储百分比相似度的变量名. 两个字符串的相似程度计算依据 Oliver [1993] 的描述进行.注意该实现没有使用 Oliver 虚拟码中的堆栈,但是却进行了递归调用,这

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

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 │ ├──┼───

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

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  

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

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