Advertisement

MySQL 计算字符串的相似度

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MySQL 计算字符串的相似度
    优质
    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。
     
  • 字符串的相似度算法
    优质
    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。
     
  • MySQL中的字符串相似度匹配
    优质
    本文探讨了在MySQL数据库中实现字符串相似度匹配的方法和技巧，帮助开发者提高模糊查询效率。 亲测可用的MySQL字符串相似度匹配函数，下载后可以直接在MySQL中测试运行。
     
  • Delphi中使用Levenshtein算法计算两字符串相似度的源码
    优质
    本文提供了一段在Delphi环境中使用的代码，用于实现Levenshtein距离算法来衡量两个字符串之间的相似度。 Levenshtein算法在Python中用于对比字符串的相似度，效果不错。
     
  • Java-String-Similarity：实现多种字符串相似度计算算法的Java库
    优质
    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); ```
     
  • 基于编辑距离的Levenshtein算法实现两字符串相似度计算
    优质
    本项目专注于实现Levenshtein算法，通过计算两个字符串之间的编辑距离来衡量它们的相似程度，为文本处理和自然语言理解提供技术支撑。 两个字符串的相似度可以通过编辑距离来衡量，其中一种常用的方法是Levenshtein距离算法。这种方法通过计算一个字符串转换成另一个字符串所需的最少单字符编辑操作（插入、删除或替换）的数量来确定两者之间的差异程度。
     
  • Python-Levenshtein计算编辑距离和字符串相似度的快速方法
    优质
    本文章介绍了如何使用Python-Levenshtein库高效地计算两个字符串之间的编辑距离及相似度，适用于需要进行文本匹配与分析的应用场景。 Levenshtein算法可以快速计算编辑距离以及字符串的相似度。
     
  • 字符串和字符长度的计算
    优质
    本文探讨了字符串与字符长度的基本概念及其计算方法，帮助读者理解不同编程语言中处理文本数据时遇到的相关问题。 在C语言中，字符串实际上是使用字符 0 终止的一维字符数组。因此，一个字符串包含了一个终止符 0。 创建了 Hell 字符串后，在其末尾存储了空字符，所以该字符数组（即字符串）的大小比单词 Hell 的长度多一个。 对于字符串“abc\n”，其中n为转义字符（换行符），计算字符串长度时只能计作一个字符。同理，\, , 和 0 （结束符）、以及 \061 （ASCII码值等于061的字符即数字字符 1）在计算字符长度时也遵循同样的规则。 总之，在C语言中，字符串的实际大小包括了终止符在内的所有有效字符。
     
  • 改进版编辑距离下的字符串相似度计算方法 (2014年)
    优质
    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。
     
  • 字符串相似匹配 源码 Linux
    优质
    本项目提供在Linux环境下运行的字符串相似度匹配源代码，适用于需要进行文本比较和分析的各种应用场景。 数据库相关作业要求实现字符串近似匹配功能，在GCC平台上使用C++编写完成。所谓近似匹配，是通过编辑距离和Jaccard距离计算得出的。