计算字符串的相似度

使用python获取字段相似度匹配最接近的值 对于做数据治理、数据集成平台都会涉及到数据标准化、mdm主数据管理,说白了就是字典对照,那么对于一些又多又杂的数据字典(如医疗中的诊断、检验项目)人工对照实在是耗时耗力耗眼睛。针对上面的问题,本文介绍了以下几点内容:1.python第三方库fuzzywuzzy2.python打包可执行文件fuzzywuzzy是一个Python库,用于模糊字符串匹配,可以帮助你在处理文本数据时,找到最相似的字符串。它使用Levenshtein距离算法来计算两个字符串之间的相似度。fuzz和processfuzz。 阅读详情

《编程之美》 3.3 计算字符串的相似度

问题:许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串,我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:

  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/减少一个“g”的方式来达到目的。上面的两种方案,都仅需要一 次 。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离,而相似度等于“距离+1”的倒数。也就是说,“abcdefg”和“abcdef”的距离为1,相似度 为1/2=0.5。

  给定任意两个字符串,你是否能写出一个算法来计算它们的相似度呢?

解析:不难看出,两个字符串的距离肯定不超过它们的长度之和(我们可以通过删除操作把两个串都转化为空串)。虽然这个结论对结果没有帮助,但至少可以知道,任意两个字符串的

Matlab计算字符串相似度 运行环境:Matlab单纯的计算字符串的相似度,并没有计算词性,如TF-IDF之类的;代码如下:%计算字符串相似度 %一个source字符串通过插入、删除、替换而变成target字符串的操作次数越少,则两个字符串越相近。 function strsim = mystrsim(target,source) %X为字符串矩阵 len1=length(source); len2=length(targ 阅读详情

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