文本相似度Levenshtein算法原理(转载)

本文详细介绍了Levenshtein算法的工作原理及其实现步骤,包括距离计算公式和相似度计算方法。通过实例演示了如何使用该算法来比较两个字符串之间的差异,并探讨了其在DNA分析、拼字检查等领域的应用。

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Levenshtein算法原理

1) str1或str2的长度为0返回另一个字符串的长度。 if(str1.length==0) return str2.length; if(str2.length==0) return str1.length;

2)初始化(n+1)*(m+1)的矩阵d,并让第一行和列的值从0开始增长。

3)扫描两字符串(n*m级的),如果:str1 == str2[j],用temp记录它,为0。否则temp记为1。然后在矩阵d[i,j]赋于d[i-1,j]+1 、d[i,j-1]+1、d[i-1,j-1]+temp三者的最小值。

4)扫描完后,返回矩阵的最后一个值d[n][m]即是它们的距离。

Levenshtein计算相似度公式:1-它们的距离/两个字符串长度的最大值。

Levenshtein应用  DNA分析/拼字检查/语音辨识/抄袭侦测

推导过程

为了直观表现,我将两个字符串分别写到行和列中,实际计算中不需要。我们用字符串“ivan1”和“ivan2”举例来看看矩阵中值的状况:

1、第一行和第一列的值从0开始增长



 

 最后得到它们的距离=1

相似度:1-1/Math.Max(“ivan1”.length,“ivan2”.length) =0.8

 

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