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

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

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

问题:使用python正则如何匹配两字符串中间的字符串解决:使用re模块的findall,注意,re.match是只能从开头匹配的方法: import re html_str = '</a></div></div><script>var Locafds fds fds fds fds fds fds ;</script></body></html>' local = re.findall(r'</div><

1.js截取两个字符串之间的内容: var str = "aaabbbcccdddeeefff"; str = str.match(/aaa(\S*)fff/)[1]; alert(str);//结果bbbcccdddeee 2.js截取某个字符串前面的内容: var str = "aaabbbcccdddeeefff"; str = str.match(/(\S*)fff/)[1]; alert(str);//结果aaabbbcccddd 3.js截取某个字符串后

select SUBSTRING(templatepath,CHARINDEX('/',templatepath)+1,CHARINDEX('.', templatepath)-CHARINDEX('/', templatepath)-1)as tt from tz_tasktemplate order by templatecode desc

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

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 //

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

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

Sql语句模糊查询有两种写法,一种是在jdbcTemplate的查询方法参数里拼接字符串%,一种是在Sql语句里拼接%字符串. public class IsNameDaoImpl implements IsNameDao { JdbcTemplate jdbcTemplate=new JdbcTemplate(JDBCUtils.getDataSource()); @Override public List<User> isname(String input1) { if (input1==

#两个字符串,s1 包含 s2,包含多次,返回每一个匹配到的索引 def findSubIndex(str1,subStr): str_len = len(str1) sub_len = len(subStr) index_list = [] for i in range(str_len): for k in range(sub_len): if str1[i+k] != subStr[k]: break if k >= sub_len-1: index_list.append(i) print

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

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