修正位置偏差的Levenshtein距离
我使用Levenshtein距离算法将作为用户输入提供的公司名称与已知公司名称数据库进行比较，以找到最接近的匹配项。算法本身工作正常，但我想构建一个偏差，这样如果字符串的初始部分匹配，编辑距离就会被认为更低。
例如，如果搜索条件是“ABCD”，那么“ABCD Co.”和“XYX ABCD”具有相同的编辑距离。但是，我想增加一个事实，即第一个字符串的开头部分比第二个字符串更符合搜索条件。
共有1个答案
您要查找的内容类似于Smith-Waterman本地对齐:http://en.wikipedia.org/wiki/Smith%e2%80%93Waterman_Algorithm
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我想从多个文件做数百万条记录的模糊匹配。我为此确定了两种算法：Jaro-Winkler和Levenshtein编辑距离。
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我使用Levenshtein算法来查找两个字符串之间的相似性。这是我正在制作的程序的一个非常重要的部分，所以它需要有效。问题是算法没有发现以下示例相似： CONAIR AIRCON 编辑：我还研究了“Damerau-Levenshtein”算法，它增加了换位。问题是这种转换只针对相邻的字符（而不是多个字符）。
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我有一个web和一个使用SQL Server的移动字典应用程序。我试图实现一个简单版本的“你的意思”功能。如果用户输入的短语在数据库中不存在，我需要提出建议。
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问题内容： 在Python + Sqlite中是否有可用的字符串相似性度量，例如与模块有关？ 用例示例： 此查询应匹配ID为1的行，但不匹配ID为2的行： 如何在Sqlite + Python中做到这一点？ 关于我到目前为止发现的注释： 该Levenshtein距离，即单字符编辑（插入，删除或替换）的最小数量需要改变一个字到另一个，可能是有用的，但我不知道是否SQLite中存在的正式实施（我看到一
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本文向大家介绍顶点之间的距离和偏心距，包括了顶点之间的距离和偏心距的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 两个顶点之间的距离 它是顶点U和顶点V之间最短路径中的边数。如果有多个路径连接两个顶点，则最短路径被视为两个顶点之间的距离。 表示法-d(U,V) 从一个顶点到另一顶点可以有任意数量的路径。其中，您只需要选择最短的一个即可。 示例 看一下下图- 在这里，从顶点“ d”到顶点“ e”或简称“
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总共四个entity，有一辆车三个圆且都在一个位置。在三个圆的右侧边缘显示一个label，我用的eyeOffset来偏移label的位置到右侧边缘（因为position在圆心），往右偏移会有明显的误差，往上偏移就没多少误差。 往右偏移： 往上偏移： 一辆车： 三个圈附带label