5、产品代码匹配：方法、实验与未来展望

产品代码匹配：方法、实验与未来展望

1. 数据预处理

在处理零售商和供应商的产品数据时，原始数据往往存在不完整、不一致或其他错误。为解决这些问题，需要对输入数据进行预处理，以避免出现假阴性结果。具体步骤如下：
1. 转换为小写 ：将所有字符转换为小写，消除大小写差异的影响。
2. 去除多余空格 ：去除字符串中的多余空格，使数据更加规范。
3. 去除标点符号 ：消除标点符号对匹配的干扰。
4. 符号替换 ：用对应的单词替换符号，例如将“&”替换为“and”，“%”替换为“percent”。
5. 数字转换 ：将数字转换为对应的单词，如“3”转换为“three”，“123”转换为“one hundred twenty three”。这样做是为了给数字增加权重，避免基于字符的相似性算法在处理仅数字不同的产品名称时给出过高的相似度得分。
6. 缩写和同义词替换 ：根据手动维护的列表，将产品名称中的缩写和术语替换为其同义词。该列表的第一列包含缩写或单词，第二列包含对应的全称或同义词。

2. 近似字符串匹配

近似字符串匹配用于找出与输入字符串距离最小的字符串。这里将产品名称视为输入字符串，并应用七种流行的距离函数进行匹配。
1. 最优字符串对齐距离（OSA） ：是对Levenshtein距离的扩展，不仅考虑插入、删除和替换操作的数量，还考虑相邻字符的