基于 F23.StringSimilarity.dll  组件.Github 上可以搜索到该组件. 核心方法: var l = new Levenshtein(); double tempValue = l.Distance("我是中国人", "我是中国人."); // 将返回 1 下面是我扩展的方法,从一个集合中找到与目标字符串最相似的一个或多个字符串. 比如:["我是中国人", "我是美国人", "我的中国心&q

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

因公司业务需要,自己写了一个,保存起来以后可能还会用到.如果还有更好的方法或者算法,希望大家提出来. 1.简单的相似度算法(自己想到的)      因为List中每个String都会包含一个标准的字符串,那么每个字符串除了标准字符串的左边或者右边都会有一定量的字符.相似度的定义是多出来的字符*100(只适用与在标准字符串左边最多还多出99字符的字符串,可以根据情况扩大)+标准字符串左边的字符的个数.例:标准字符串是"abc",那么字符串"abcd"与标准字符串的相似

//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

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

一.概述    最近有人问到关于两个字符串求相似度的函数,所以就写了本篇文章,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,业务需求不一样,这里只给出参照,实际情况可以相应修改.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 @num=@num*1.0/LEN(@Cloumna)’

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

C# Net 比较2个字符串的相似度(使用余弦相似度) 复制代码使用: /// <summary> /// 比较2个字符串的相似度(使用余弦相似度) /// </summary> /// <param name="str1"></param> /// <param name="str2"></param> /// <returns>0-1之间的数</returns> pu

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

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)

题目描述: 对于不同的字符串,我们希望能有办法判断相似程度,我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法如下: 1 修改一个字符,如把“a”替换为“b”. 2 增加一个字符,如把“abdd”变为“aebdd”. 3 删除一个字符,如把“travelling”变为“traveling”. 比如,对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说,我们认为可以通过增加和减少一个“g”的方式来达到目的.上面的两种方案,都只需要一次操作.把这个操作所需要的次数定义为两个字符串

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

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">

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

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:

拓展kmp裸题 自己跟自己匹配即可 模板测试=v= #include <iostream> #include <cstring> using namespace std; ; char S[maxn]; int Next[maxn], extend[maxn]; void GetNext(char *T, int *Next){ int len = strlen(T); Next[] = len; int a, p; , j = -; i < len; i++, j--){

def get_ord_list(str): return [ord(i) for i in str] def calcu_approx(str1,str2): def dot(A,B): return (sum(a*b for a,b in zip(A,B))) def cosine_similarity(a,b): return dot(a,b) / ( (dot(a,a) **.5) * (dot(b,b) ** .5) ) ord_list1 = get_ord_list(str1) o

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.