
Java中实现字符串相似度算法:Levenshtein、Jaro-Winkler、n-Gram等方法详解
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简介:
本文深入探讨了在Java编程语言中实现和应用多种字符串相似度计算算法的方法,包括Levenshtein距离、Jaro-Winkler相似度及n-gram模型。通过具体示例解析这些技术的原理与实践操作,旨在帮助开发者有效解决文本匹配问题。
Java字符串相似度是一个库,用于实现不同字符串的相似度和距离测量算法。当前实现了十二种算法(包括Levenshtein编辑距离、Jaro-Winkler、最长公共子序列以及余弦相似性等)。该库可以通过Maven进行下载,并需要使用Java 8或更高版本。
下面是每种已实现算法的主要特征概述。“成本”列提供了计算两个长度分别为m和n的字符串之间相似度的成本估算。具体如下:
- 归一化:否
- 公制:是
- 类型:距离
- 成本:O(米* n)
- 用法示例:1
- 归一化:否
- 公制:没有
- 类型:相似度和距离
- 成本:O(米* n)
- 用法示例:1
- 归一化:否
- 公制:没有
- 类型: 距离
- 成本: O(米*n)
- 用法示例: 3
- 归一化:是
- 公制:是
- 类型:距离
- 成本:O(米* n)
- 用法示例:1
请注意,这里仅提供了一些算法的特征概述。对于完整列表和详细信息,请参考相关文档。
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