字符串相似度算法

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已于 2023-09-18 18:05:27 修改 · 2k 阅读

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#算法 #java #相似度 #jaccard #levenshtein #similarity #mysql

于 2023-09-18 14:41:14 首次发布

相似度算法

Jaccard Similarity Coefficient、JaroWinkler 、Cosine Similarity、Levenshtein 距离编辑算法案例。

Jaccard相似性系数衡量两个集合的相似程度，通过计算两个集合的交集大小除以并集大小得出。适用于处理文本、推荐系统、生物信息学等领域

Cosine Similarity 余弦相似度用于度量两个向量之间的夹角余弦值，适用于文本相似性、信息检索和推荐系统等领域。它将向量投影到多维空间中，衡量它们的方向相似程度。

Levenshtein 将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑操作数，包括插入、删除和替换。常用于拼写纠错、基因序列比对等领域。

Jaro-Winkler距离衡量两个字符串的相似性，考虑字符匹配和位置，适用于姓名匹配、数据清洗等领域。

一、java实现

1.1 引入Maven依赖

 <dependency>
     <groupId>org.apache.commons</groupId>
     <artifactId>commons-text</artifactId>
     <version>1.10.0</version>
 </dependency>

1.2 Java测试类

import org.apache.commons.text.similarity.CosineDistance;
import org.apache.commons.text.similarity.JaccardDistance;
import org.apache.commons.text.similarity.JaroWinklerDistance;
import org.apache.commons.text.similarity.LevenshteinDistance;

public class EditDistanceTest {
   
   

    private Map<String, String> testData(){
   
   
        String goalName = "Dexter Morgan";
        HashMap<String, String> data = Maps.newHashMap();
        data.put("Jackson Morgan", goalName);
        data.put("Dex Morgan", goalName);
        data.put("Deter Morgan", goalName);
        data.put("Morgan", goalName);
        data.put("Morgan Dexter", goalName);
        data.put("MorganDexter", goalName);
        data.put("Dexter Morgan", goalName);
        data.put("DexterMorgan", goalName);
        data.put("DexterMorgan ", goalName);
        return data;
    }

    @Test
    public void testEditDistance(){
   
   

        for (Map.Entry<String, String> entry : testData().entrySet()) {
   
   

            //最后得分越高说明相似度越大, 0分表示没有任何相似度，1分则代表完全匹配
            System.out.printf("JaroWinklerDistance [%s],[%s]相似度 ===> [%s]%n", entry.getKey