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该文件包含关于字符串相似性和距离算法的资源，包括java-string-similarity。

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简介：
该java-string-similarity库提供了一系列字符串相似性和距离算法，旨在评估不同字符串之间的相似度和距离程度。目前，该库已经成功地完成了众多算法的实现，涵盖了Levenshtein编辑距离、Siblings算法、Jaro-Winkler算法、最长公共子序列算法以及余弦相似度等多种方法。

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  • Java-String-Similarity：实现多种字符串相似度计算算法的Java库
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    Java-String-Similarity是一款功能强大的Java库，提供多种算法用于计算字符串间的相似度，适用于文本匹配、搜索推荐等场景。 用于计算两个字符串之间的归一化距离或相似度分数。0.0 分表示两个字符串绝对不相似，1.0 表示完全相同（或相等）。介于两者之间的是两个字符串的相似程度。 例如，我们想要计算McDonalds和MacMahons之间的相似度得分。首先选择算法。 ``` SimilarityStrategy strategy = new JaroWinklerStrategy(); String target = McDonalds; String source = MacMahons; StringSimilarityService service = new StringSimilarityServiceImpl(strategy); double score = service.score(source, target); ```
     
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    本资源提供了多种用于计算Java中字符串相似性的算法实现和示例代码，包括但不限于Levenshtein距离、Jaccard相似系数等。 java-string-similarity 是一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。目前已经实现了许多算法，包括 Levenshtein 编辑距离及其相关算法、Jaro-Winkler 相似度、最长公共子序列以及余弦相似性等。
     
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  • 基于编辑距离的Levenshtein算法实现两字符串相似度计算
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  • 字符串的相似度算法
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    简介：本课程探讨用于衡量文本间相似性的多种算法，涵盖编辑距离、最长公共子序列等核心概念及其应用。 两个字符串之间的相似度计算可以用于模糊匹配。这里提供一个简单的例子来演示如何实现这一功能。
     
  • 改进版编辑距离下的字符串相似度计算方法 (2014年)
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    本文提出了一种基于改进版编辑距离算法的字符串相似度计算方法，旨在提高长字符串及包含重复子串情况下的匹配精度与效率。该研究于2014年完成。 编辑距离（LD）算法在评估两个字符串的相似性时仅考虑了所需的操作次数，而忽略了公共子串对相似度的影响。为此，提出了一种基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法，该方法优化了现有字符串相似度度量公式及Levenshtein矩阵计算方式。 新的算法通过原有的矩阵来确定两字符串之间的最长公共子串以及所有LD回溯路径，在此基础上进行改进以提高准确性和效率。选取一个单词作为源串，并选择一组与之不同程度相异的单词为目标串，然后将新提出的相似度度量公式与其他现有的方法进行了比较分析。 实验结果显示，改进后的算法减少了进入胜者表的目标字符串数量，同时降低了样本极差和标准差值（分别为0.331 和 0）。这表明该优化方案在实际应用中能够有效提高计算效率并增强结果的可靠性。
     
  • MySQL 计算字符串的相似度
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    本文章介绍了如何在MySQL中计算两个字符串之间的相似度，帮助开发者优化数据匹配和搜索功能。 输入两个中文字符串，计算这两个字符串的相似度，用于相似度排序。
     
  • 关于Shell中判断字符串包含关系方法的小结
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    本文总结了在Shell脚本中用于判断字符串之间包含关系的各种方法和技巧，帮助读者提高编程效率。 在分析网站日志时，需要判断百度蜘蛛是否真实存在。通过nslookup命令获取结果后，需检查其中是否包含“baidu”字符串。以下是一些从程序员问答平台获得的shell中用于判断字符串包含的方法。 方法一：使用grep查找 ```sh strA=long string strB=string result=$(echo $strA | grep ${strB}) if [[ $result != ]] then echo 包含 else echo 不包含 fi ``` 此代码先打印长字符串，然后在该字符串中使用grep查找指定的短字符串。
     
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