أفضل التشابه خوارزمية الترتيب متغير طول السلاسل

Question

أنا أبحث عن تشابه السلسلة الخوارزمية التي ينتج أفضل النتائج على السلاسل ذات الطول المتغير من تلك التي عادة ما تكون اقترح (levenshtein المسافة ، soundex ، إلخ).

على سبيل المثال ،

بالنظر إلى سلسلة A:"روبرت",

ثم سلسلة B:"ايمي روبرتسون"

من شأنه أن يكون أفضل من

سلسلة C:"ريتشارد"

أيضا يفضل أن هذه الخوارزمية يجب أن تكون اللغة الملحد (يعمل أيضا في لغات أخرى غير الإنجليزية).

Answer 1

وسيمون الأبيض Catalysoft كتب مقالا حول خوارزمية ذكية جدا أن يقارن أزواج أحرف المجاورة التي تعمل بشكل جيد لأغراض بلدي:

http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html

وسيمون لديه نسخة جافا من الخوارزمية وأدناه كتبت نسخة PL / روبي منه (مأخوذة من النسخة روبي عادي القيام به في ذي صلة التعليق دخول المنتدى مارك وونغ-VanHaren) حتى أستطيع أن استخدامها في بلدي استفسار كيو:

CREATE FUNCTION string_similarity(str1 varchar, str2 varchar)
RETURNS float8 AS '

str1.downcase! 
pairs1 = (0..str1.length-2).collect {|i| str1[i,2]}.reject {
  |pair| pair.include? " "}
str2.downcase! 
pairs2 = (0..str2.length-2).collect {|i| str2[i,2]}.reject {
  |pair| pair.include? " "}
union = pairs1.size + pairs2.size 
intersection = 0 
pairs1.each do |p1| 
  0.upto(pairs2.size-1) do |i| 
    if p1 == pairs2[i] 
      intersection += 1 
      pairs2.slice!(i) 
      break 
    end 
  end 
end 
(2.0 * intersection) / union

' LANGUAGE 'plruby';

وتعمل مثل السحر!

Answer 2

marzagao في الإجابة كبيرة. I تحويلها إلى C # حتى ظننت أنني بعد ذلك هنا:

باستبين رابط

/// <summary>
/// This class implements string comparison algorithm
/// based on character pair similarity
/// Source: http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
/// </summary>
public class SimilarityTool
{
    /// <summary>
    /// Compares the two strings based on letter pair matches
    /// </summary>
    /// <param name="str1"></param>
    /// <param name="str2"></param>
    /// <returns>The percentage match from 0.0 to 1.0 where 1.0 is 100%</returns>
    public double CompareStrings(string str1, string str2)
    {
        List<string> pairs1 = WordLetterPairs(str1.ToUpper());
        List<string> pairs2 = WordLetterPairs(str2.ToUpper());

        int intersection = 0;
        int union = pairs1.Count + pairs2.Count;

        for (int i = 0; i < pairs1.Count; i++)
        {
            for (int j = 0; j < pairs2.Count; j++)
            {
                if (pairs1[i] == pairs2[j])
                {
                    intersection++;
                    pairs2.RemoveAt(j);//Must remove the match to prevent "GGGG" from appearing to match "GG" with 100% success

                    break;
                }
            }
        }

        return (2.0 * intersection) / union;
    }

    /// <summary>
    /// Gets all letter pairs for each
    /// individual word in the string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private List<string> WordLetterPairs(string str)
    {
        List<string> AllPairs = new List<string>();

        // Tokenize the string and put the tokens/words into an array
        string[] Words = Regex.Split(str, @"\s");

        // For each word
        for (int w = 0; w < Words.Length; w++)
        {
            if (!string.IsNullOrEmpty(Words[w]))
            {
                // Find the pairs of characters
                String[] PairsInWord = LetterPairs(Words[w]);

                for (int p = 0; p < PairsInWord.Length; p++)
                {
                    AllPairs.Add(PairsInWord[p]);
                }
            }
        }

        return AllPairs;
    }

    /// <summary>
    /// Generates an array containing every 
    /// two consecutive letters in the input string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private string[] LetterPairs(string str)
    {
        int numPairs = str.Length - 1;

        string[] pairs = new string[numPairs];

        for (int i = 0; i < numPairs; i++)
        {
            pairs[i] = str.Substring(i, 2);
        }

        return pairs;
    }
}

Answer 3

وهنا هو نسخة أخرى من marzagao في الإجابة ، هذه واحدة مكتوبة في بيثون:

def get_bigrams(string):
    """
    Take a string and return a list of bigrams.
    """
    s = string.lower()
    return [s[i:i+2] for i in list(range(len(s) - 1))]

def string_similarity(str1, str2):
    """
    Perform bigram comparison between two strings
    and return a percentage match in decimal form.
    """
    pairs1 = get_bigrams(str1)
    pairs2 = get_bigrams(str2)
    union  = len(pairs1) + len(pairs2)
    hit_count = 0
    for x in pairs1:
        for y in pairs2:
            if x == y:
                hit_count += 1
                break
    return (2.0 * hit_count) / union

if __name__ == "__main__":
    """
    Run a test using the example taken from:
    http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
    """
    w1 = 'Healed'
    words = ['Heard', 'Healthy', 'Help', 'Herded', 'Sealed', 'Sold']

    for w2 in words:
        print('Healed --- ' + w2)
        print(string_similarity(w1, w2))
        print()

Answer 4

هنا هو بلدي PHP تنفيذ اقترح StrikeAMatch الخوارزمية ، من قبل سيمون الأبيض.مزايا (كما هو مكتوب في الرابط) هي:

• انعكاسا حقيقيا المعجمية التشابه سلاسل مع الاختلافات الصغيرة يجب أن تكون معترف بها باعتبارها مماثلة.ولا سيما كبير فرعية التداخل يجب أن يشير إلى مستوى عال من التشابه بين السلاسل.

• متانة إلى تغيير ترتيب الكلمات - اثنين من السلاسل التي تحتوي على نفس الكلمات ولكن بترتيب مختلف ، يجب أن تكون معترف بها باعتبارها مماثلة.من ناحية أخرى, إذا سلسلة واحدة فقط عشوائي الجناس الناقص من الشخصيات الواردة في ذلك أن (عادة) بكونه متباينة.

• اللغة الاستقلال - الخوارزمية يجب أن تعمل ليس فقط في اللغة الإنجليزية, ولكن في العديد من اللغات المختلفة.

<?php
/**
 * LetterPairSimilarity algorithm implementation in PHP
 * @author Igal Alkon
 * @link http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
 */
class LetterPairSimilarity
{
    /**
     * @param $str
     * @return mixed
     */
    private function wordLetterPairs($str)
    {
        $allPairs = array();

        // Tokenize the string and put the tokens/words into an array

        $words = explode(' ', $str);

        // For each word
        for ($w = 0; $w < count($words); $w++)
        {
            // Find the pairs of characters
            $pairsInWord = $this->letterPairs($words[$w]);

            for ($p = 0; $p < count($pairsInWord); $p++)
            {
                $allPairs[] = $pairsInWord[$p];
            }
        }

        return $allPairs;
    }

    /**
     * @param $str
     * @return array
     */
    private function letterPairs($str)
    {
        $numPairs = mb_strlen($str)-1;
        $pairs = array();

        for ($i = 0; $i < $numPairs; $i++)
        {
            $pairs[$i] = mb_substr($str,$i,2);
        }

        return $pairs;
    }

    /**
     * @param $str1
     * @param $str2
     * @return float
     */
    public function compareStrings($str1, $str2)
    {
        $pairs1 = $this->wordLetterPairs(strtoupper($str1));
        $pairs2 = $this->wordLetterPairs(strtoupper($str2));

        $intersection = 0;

        $union = count($pairs1) + count($pairs2);

        for ($i=0; $i < count($pairs1); $i++)
        {
            $pair1 = $pairs1[$i];

            $pairs2 = array_values($pairs2);
            for($j = 0; $j < count($pairs2); $j++)
            {
                $pair2 = $pairs2[$j];
                if ($pair1 === $pair2)
                {
                    $intersection++;
                    unset($pairs2[$j]);
                    break;
                }
            }
        }

        return (2.0*$intersection)/$union;
    }
}

Answer 5

وهناك نسخة مختصرة من الإجابة جون راتليدج في:

def get_bigrams(string):
    '''
    Takes a string and returns a list of bigrams
    '''
    s = string.lower()
    return {s[i:i+2] for i in xrange(len(s) - 1)}

def string_similarity(str1, str2):
    '''
    Perform bigram comparison between two strings
    and return a percentage match in decimal form
    '''
    pairs1 = get_bigrams(str1)
    pairs2 = get_bigrams(str2)
    return (2.0 * len(pairs1 & pairs2)) / (len(pairs1) + len(pairs2))

Answer 6

لقد كان هذا النقاش المفيد حقا، وذلك بفضل. I تحويل الخوارزمية لVBA للاستخدام مع Excel وكتب بعض الإصدارات من دالة ورقة عمل، واحدة للمقارنة بسيطة من زوج من سلاسل، والآخر للمقارنة بين سلسلة واحدة لمجموعة / مجموعة من السلاسل. النسخة strSimLookup يعود إما أفضل مباراة مشاركة كسلسلة، مؤشر مجموعة، أو تشابه المتري.

وهذا التطبيق ينتج نفس النتائج المدرجة في المثال الأمازون على موقع سيمون الأبيض مع وجود استثناءات قليلة طفيفة على مباريات المنخفض التهديف. غير متأكد من حيث الفرق تزحف في، يمكن أن تكون وظيفة VBA في سبليت، لكني لم التحقيق كما انها تعمل بشكل جيد لأغراض بلدي.

'Implements functions to rate how similar two strings are on
'a scale of 0.0 (completely dissimilar) to 1.0 (exactly similar)
'Source:   http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
'Author: Bob Chatham, bob.chatham at gmail.com
'9/12/2010

Option Explicit

Public Function stringSimilarity(str1 As String, str2 As String) As Variant
'Simple version of the algorithm that computes the similiarity metric
'between two strings.
'NOTE: This verision is not efficient to use if you're comparing one string
'with a range of other values as it will needlessly calculate the pairs for the
'first string over an over again; use the array-optimized version for this case.

    Dim sPairs1 As Collection
    Dim sPairs2 As Collection

    Set sPairs1 = New Collection
    Set sPairs2 = New Collection

    WordLetterPairs str1, sPairs1
    WordLetterPairs str2, sPairs2

    stringSimilarity = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)

    Set sPairs1 = Nothing
    Set sPairs2 = Nothing

End Function

Public Function strSimA(str1 As Variant, rRng As Range) As Variant
'Return an array of string similarity indexes for str1 vs every string in input range rRng
    Dim sPairs1 As Collection
    Dim sPairs2 As Collection
    Dim arrOut As Variant
    Dim l As Long, j As Long

    Set sPairs1 = New Collection

    WordLetterPairs CStr(str1), sPairs1

    l = rRng.Count
    ReDim arrOut(1 To l)
    For j = 1 To l
        Set sPairs2 = New Collection
        WordLetterPairs CStr(rRng(j)), sPairs2
        arrOut(j) = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
        Set sPairs2 = Nothing
    Next j

    strSimA = Application.Transpose(arrOut)

End Function

Public Function strSimLookup(str1 As Variant, rRng As Range, Optional returnType) As Variant
'Return either the best match or the index of the best match
'depending on returnTYype parameter) between str1 and strings in rRng)
' returnType = 0 or omitted: returns the best matching string
' returnType = 1           : returns the index of the best matching string
' returnType = 2           : returns the similarity metric

    Dim sPairs1 As Collection
    Dim sPairs2 As Collection
    Dim metric, bestMetric As Double
    Dim i, iBest As Long
    Const RETURN_STRING As Integer = 0
    Const RETURN_INDEX As Integer = 1
    Const RETURN_METRIC As Integer = 2

    If IsMissing(returnType) Then returnType = RETURN_STRING

    Set sPairs1 = New Collection

    WordLetterPairs CStr(str1), sPairs1

    bestMetric = -1
    iBest = -1

    For i = 1 To rRng.Count
        Set sPairs2 = New Collection
        WordLetterPairs CStr(rRng(i)), sPairs2
        metric = SimilarityMetric(sPairs1, sPairs2)
        If metric > bestMetric Then
            bestMetric = metric
            iBest = i
        End If
        Set sPairs2 = Nothing
    Next i

    If iBest = -1 Then
        strSimLookup = CVErr(xlErrValue)
        Exit Function
    End If

    Select Case returnType
    Case RETURN_STRING
        strSimLookup = CStr(rRng(iBest))
    Case RETURN_INDEX
        strSimLookup = iBest
    Case Else
        strSimLookup = bestMetric
    End Select

End Function

Public Function strSim(str1 As String, str2 As String) As Variant
    Dim ilen, iLen1, ilen2 As Integer

    iLen1 = Len(str1)
    ilen2 = Len(str2)

    If iLen1 >= ilen2 Then ilen = ilen2 Else ilen = iLen1

    strSim = stringSimilarity(Left(str1, ilen), Left(str2, ilen))

End Function

Sub WordLetterPairs(str As String, pairColl As Collection)
'Tokenize str into words, then add all letter pairs to pairColl

    Dim Words() As String
    Dim word, nPairs, pair As Integer

    Words = Split(str)

    If UBound(Words) < 0 Then
        Set pairColl = Nothing
        Exit Sub
    End If

    For word = 0 To UBound(Words)
        nPairs = Len(Words(word)) - 1
        If nPairs > 0 Then
            For pair = 1 To nPairs
                pairColl.Add Mid(Words(word), pair, 2)
            Next pair
        End If
    Next word

End Sub

Private Function SimilarityMetric(sPairs1 As Collection, sPairs2 As Collection) As Variant
'Helper function to calculate similarity metric given two collections of letter pairs.
'This function is designed to allow the pair collections to be set up separately as needed.
'NOTE: sPairs2 collection will be altered as pairs are removed; copy the collection
'if this is not the desired behavior.
'Also assumes that collections will be deallocated somewhere else

    Dim Intersect As Double
    Dim Union As Double
    Dim i, j As Long

    If sPairs1.Count = 0 Or sPairs2.Count = 0 Then
        SimilarityMetric = CVErr(xlErrNA)
        Exit Function
    End If

    Union = sPairs1.Count + sPairs2.Count
    Intersect = 0

    For i = 1 To sPairs1.Count
        For j = 1 To sPairs2.Count
            If StrComp(sPairs1(i), sPairs2(j)) = 0 Then
                Intersect = Intersect + 1
                sPairs2.Remove j
                Exit For
            End If
        Next j
    Next i

    SimilarityMetric = (2 * Intersect) / Union

End Function

Answer 7

وأنا آسف، لم اخترع الجواب من قبل المؤلف. هذا هو خوارزمية معروفة التي كانت موجودة الأول شركة المعدات الرقمية، وغالبا ما يشار إليها باسم التسقيف.

http://www.hpl.hp.com/techreports /Compaq-DEC/SRC-TN-1997-015.pdf

Answer 8

وقمت بترجمة خوارزمية سيمون الابيض لPL / pgSQL. هذا هو مساهمتي.

<!-- language: lang-sql -->

create or replace function spt1.letterpairs(in p_str varchar) 
returns varchar  as 
$$
declare

    v_numpairs integer := length(p_str)-1;
    v_pairs varchar[];

begin

    for i in 1 .. v_numpairs loop
        v_pairs[i] := substr(p_str, i, 2);
    end loop;

    return v_pairs;

end;
$$ language 'plpgsql';

--===================================================================

create or replace function spt1.wordletterpairs(in p_str varchar) 
returns varchar as
$$
declare
    v_allpairs varchar[];
    v_words varchar[];
    v_pairsinword varchar[];
begin
    v_words := regexp_split_to_array(p_str, '[[:space:]]');

    for i in 1 .. array_length(v_words, 1) loop
        v_pairsinword := spt1.letterpairs(v_words[i]);

        if v_pairsinword is not null then
            for j in 1 .. array_length(v_pairsinword, 1) loop
                v_allpairs := v_allpairs || v_pairsinword[j];
            end loop;
        end if;

    end loop;


    return v_allpairs;
end;
$$ language 'plpgsql';

--===================================================================

create or replace function spt1.arrayintersect(ANYARRAY, ANYARRAY)
returns anyarray as 
$$
    select array(select unnest($1) intersect select unnest($2))
$$ language 'sql';

--===================================================================

create or replace function spt1.comparestrings(in p_str1 varchar, in p_str2 varchar)
returns float as
$$
declare
    v_pairs1 varchar[];
    v_pairs2 varchar[];
    v_intersection integer;
    v_union integer;
begin
    v_pairs1 := wordletterpairs(upper(p_str1));
    v_pairs2 := wordletterpairs(upper(p_str2));
    v_union := array_length(v_pairs1, 1) + array_length(v_pairs2, 1); 

    v_intersection := array_length(arrayintersect(v_pairs1, v_pairs2), 1);

    return (2.0 * v_intersection / v_union);
end;
$$ language 'plpgsql'; 

Answer 9

وA PHP نسخة أسرع من خوارزمية:

/**
 *
 * @param $str
 * @return mixed
 */
private static function wordLetterPairs ($str)
{
    $allPairs = array();

    // Tokenize the string and put the tokens/words into an array

    $words = explode(' ', $str);

    // For each word
    for ($w = 0; $w < count($words); $w ++) {
        // Find the pairs of characters
        $pairsInWord = self::letterPairs($words[$w]);

        for ($p = 0; $p < count($pairsInWord); $p ++) {
            $allPairs[$pairsInWord[$p]] = $pairsInWord[$p];
        }
    }

    return array_values($allPairs);
}

/**
 *
 * @param $str
 * @return array
 */
private static function letterPairs ($str)
{
    $numPairs = mb_strlen($str) - 1;
    $pairs = array();

    for ($i = 0; $i < $numPairs; $i ++) {
        $pairs[$i] = mb_substr($str, $i, 2);
    }

    return $pairs;
}

/**
 *
 * @param $str1
 * @param $str2
 * @return float
 */
public static function compareStrings ($str1, $str2)
{
    $pairs1 = self::wordLetterPairs(mb_strtolower($str1));
    $pairs2 = self::wordLetterPairs(mb_strtolower($str2));


    $union = count($pairs1) + count($pairs2);

    $intersection = count(array_intersect($pairs1, $pairs2));

    return (2.0 * $intersection) / $union;
}

لالبيانات كان (تقريبا 2300 مقارنة) كان لي وقت تشغيل 0.58sec مع حل إيغال ALKON مقابل 0.35sec مع الألغام.

Answer 10

وهناك نسخة في سكالا الجميل:

  def pairDistance(s1: String, s2: String): Double = {

    def strToPairs(s: String, acc: List[String]): List[String] = {
      if (s.size < 2) acc
      else strToPairs(s.drop(1),
        if (s.take(2).contains(" ")) acc else acc ::: List(s.take(2)))
    }

    val lst1 = strToPairs(s1.toUpperCase, List())
    val lst2 = strToPairs(s2.toUpperCase, List())

    (2.0 * lst2.intersect(lst1).size) / (lst1.size + lst2.size)

  }

Answer 11

سلسلة تشابه القياسات يحتوي على لمحة عامة عن العديد من المقاييس المختلفة المستخدمة في مقارنة سلسلة ( ويكيبيديا لديها نظرة عامة أيضا). ويتم تنفيذ جزء كبير من هذه المقاييس في مكتبة simmetrics .

ومثال آخر على المقياس، لم تدرج في نظرة عامة معين هو على سبيل المثال <لأ href = "http://www.c-sharpcorner.com/UploadFile/acinonyx72/NCD01202009071004AM/NCD.aspx" يختلط = "noreferrer" > ضغط المسافة (ومحاولة لتقريب كولموغوروف في تعقيد )، والتي يمكن أن تستخدم ل نصوص أطول قليلا من واحد كنت قدمت.

وكنت قد تنظر أيضا النظر في موضوع أوسع بكثير من معالجة اللغة الطبيعية . هذه الحزم R يمكن الحصول على انك بدأته بسرعة (أو على الأقل إعطاء بعض الأفكار ).

واحدة التعديل الأخير - البحث في أسئلة أخرى بشأن هذا الموضوع في SO، هناك عدد غير قليل من تلك ذات الصلة

.

Answer 12

وهنا هو إصدار R:

get_bigrams <- function(str)
{
  lstr = tolower(str)
  bigramlst = list()
  for(i in 1:(nchar(str)-1))
  {
    bigramlst[[i]] = substr(str, i, i+1)
  }
  return(bigramlst)
}

str_similarity <- function(str1, str2)
{
   pairs1 = get_bigrams(str1)
   pairs2 = get_bigrams(str2)
   unionlen  = length(pairs1) + length(pairs2)
   hit_count = 0
   for(x in 1:length(pairs1)){
        for(y in 1:length(pairs2)){
            if (pairs1[[x]] == pairs2[[y]])
                hit_count = hit_count + 1
        }
   }
   return ((2.0 * hit_count) / unionlen)
}

Answer 13

marzagao في الإجابة في C99، مستوحاة من <لأ href = "https://en.wikibooks.org/ ويكي / Algorithm_Implementation / سلاسل / Dice's_coefficient "يختلط =" نوفولو noreferrer "> هذه الخوارزميات

double dice_match(const char *string1, const char *string2) {

    //check fast cases
    if (((string1 != NULL) && (string1[0] == '\0')) || 
        ((string2 != NULL) && (string2[0] == '\0'))) {
        return 0;
    }
    if (string1 == string2) {
        return 1;
    }

    size_t strlen1 = strlen(string1);
    size_t strlen2 = strlen(string2);
    if (strlen1 < 2 || strlen2 < 2) {
        return 0;
    }

    size_t length1 = strlen1 - 1;
    size_t length2 = strlen2 - 1;

    double matches = 0;
    int i = 0, j = 0;

    //get bigrams and compare
    while (i < length1 && j < length2) {
        char a[3] = {string1[i], string1[i + 1], '\0'};
        char b[3] = {string2[j], string2[j + 1], '\0'};
        int cmp = strcmpi(a, b);
        if (cmp == 0) {
            matches += 2;
        }
        i++;
        j++;
    }

    return matches / (length1 + length2);
}

وبعض الاختبارات على أساس الأصلي المقالة :

#include <stdio.h>

void article_test1() {
    char *string1 = "FRANCE";
    char *string2 = "FRENCH";
    printf("====%s====\n", __func__);
    printf("%2.f%% == 40%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}


void article_test2() {
    printf("====%s====\n", __func__);
    char *string = "Healed";
    char *ss[] = {"Heard", "Healthy", "Help",
                  "Herded", "Sealed", "Sold"};
    int correct[] = {44, 55, 25, 40, 80, 0};
    for (int i = 0; i < 6; ++i) {
        printf("%2.f%% == %d%%\n", dice_match(string, ss[i]) * 100, correct[i]);
    }
}

void multicase_test() {
    char *string1 = "FRaNcE";
    char *string2 = "fREnCh";
    printf("====%s====\n", __func__);
    printf("%2.f%% == 40%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);

}

void gg_test() {
    char *string1 = "GG";
    char *string2 = "GGGGG";
    printf("====%s====\n", __func__);
    printf("%2.f%% != 100%%\n", dice_match(string1, string2) * 100);
}


int main() {
    article_test1();
    article_test2();
    multicase_test();
    gg_test();

    return 0;
}

Answer 14

وبناء على رهيبة C # نسخة مايكل لا VOIE، وحسب الطلب لجعله وسيلة الإرشاد، وهنا هو ما خطرت لي. الفائدة الأساسية من فعل ذلك بهذه الطريقة هو أنه يمكنك فرز قائمة الجنيسة التي كتبها المباراة في المئة. على سبيل المثال، والنظر لديك حقل السلسلة المسماة "المدينة" في وجوه الخاص بك. يبحث المستخدم عن "تشيستر" وتريد العودة النتائج حسب الترتيب التنازلي للمباراة. على سبيل المثال، تريد مباريات حرفية من تشيستر لتظهر قبل روتشستر. للقيام بذلك، إضافة إلى اثنين من الخصائص الجديدة وجوه الخاص بك:

    public string SearchText { get; set; }
    public double PercentMatch
    {
        get
        {
            return City.ToUpper().PercentMatchTo(this.SearchText.ToUpper());
        }
    }

وبعد ذلك على كل كائن، تعيين SearchText إلى ما بحث عنه المستخدم. ثم يمكنك فرز بسهولة مع شيء من هذا القبيل:

    zipcodes = zipcodes.OrderByDescending(x => x.PercentMatch);

وهنا هو تعديل طفيف لجعلها وسيلة التمديد:

    /// <summary>
    /// This class implements string comparison algorithm
    /// based on character pair similarity
    /// Source: http://www.catalysoft.com/articles/StrikeAMatch.html
    /// </summary>
    public static double PercentMatchTo(this string str1, string str2)
    {
        List<string> pairs1 = WordLetterPairs(str1.ToUpper());
        List<string> pairs2 = WordLetterPairs(str2.ToUpper());

        int intersection = 0;
        int union = pairs1.Count + pairs2.Count;

        for (int i = 0; i < pairs1.Count; i++)
        {
            for (int j = 0; j < pairs2.Count; j++)
            {
                if (pairs1[i] == pairs2[j])
                {
                    intersection++;
                    pairs2.RemoveAt(j);//Must remove the match to prevent "GGGG" from appearing to match "GG" with 100% success

                    break;
                }
            }
        }

        return (2.0 * intersection) / union;
    }

    /// <summary>
    /// Gets all letter pairs for each
    /// individual word in the string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private static List<string> WordLetterPairs(string str)
    {
        List<string> AllPairs = new List<string>();

        // Tokenize the string and put the tokens/words into an array
        string[] Words = Regex.Split(str, @"\s");

        // For each word
        for (int w = 0; w < Words.Length; w++)
        {
            if (!string.IsNullOrEmpty(Words[w]))
            {
                // Find the pairs of characters
                String[] PairsInWord = LetterPairs(Words[w]);

                for (int p = 0; p < PairsInWord.Length; p++)
                {
                    AllPairs.Add(PairsInWord[p]);
                }
            }
        }

        return AllPairs;
    }

    /// <summary>
    /// Generates an array containing every 
    /// two consecutive letters in the input string
    /// </summary>
    /// <param name="str"></param>
    /// <returns></returns>
    private static  string[] LetterPairs(string str)
    {
        int numPairs = str.Length - 1;

        string[] pairs = new string[numPairs];

        for (int i = 0; i < numPairs; i++)
        {
            pairs[i] = str.Substring(i, 2);
        }

        return pairs;
    }

Answer 15

وتنفيذ جافا سكريبت لدي يأخذ سلسلة أو مجموعة من السلاسل، وطابق اختياري (الطابق الافتراضي هو 0.5). إذا كنت تمر عليه سلسلة، فإنه سيعود صحيحة أو خاطئة اعتمادا على ما إذا كان أو لم يكن نتيجة تشابه السلسلة هي أكبر من أو يساوي على الأرض. إذا كنت تمر عليه مجموعة من السلاسل، فإنه سيعود مجموعة من تلك السلاسل التي هي أكبر من أو يساوي على الأرض، مرتبة حسب درجة درجة التشابه.

والأمثلة على ذلك:

'Healed'.fuzzy('Sealed');      // returns true
'Healed'.fuzzy('Help');        // returns false
'Healed'.fuzzy('Help', 0.25);  // returns true

'Healed'.fuzzy(['Sold', 'Herded', 'Heard', 'Help', 'Sealed', 'Healthy']);
// returns ["Sealed", "Healthy"]

'Healed'.fuzzy(['Sold', 'Herded', 'Heard', 'Help', 'Sealed', 'Healthy'], 0);
// returns ["Sealed", "Healthy", "Heard", "Herded", "Help", "Sold"]

وهنا هو:

(function(){
  var default_floor = 0.5;

  function pairs(str){
    var pairs = []
      , length = str.length - 1
      , pair;
    str = str.toLowerCase();
    for(var i = 0; i < length; i++){
      pair = str.substr(i, 2);
      if(!/\s/.test(pair)){
        pairs.push(pair);
      }
    }
    return pairs;
  }

  function similarity(pairs1, pairs2){
    var union = pairs1.length + pairs2.length
      , hits = 0;

    for(var i = 0; i < pairs1.length; i++){
      for(var j = 0; j < pairs1.length; j++){
        if(pairs1[i] == pairs2[j]){
          pairs2.splice(j--, 1);
          hits++;
          break;
        }
      }
    }
    return 2*hits/union || 0;
  }

  String.prototype.fuzzy = function(strings, floor){
    var str1 = this
      , pairs1 = pairs(this);

    floor = typeof floor == 'number' ? floor : default_floor;

    if(typeof(strings) == 'string'){
      return str1.length > 1 && strings.length > 1 && similarity(pairs1, pairs(strings)) >= floor || str1.toLowerCase() == strings.toLowerCase();
    }else if(strings instanceof Array){
      var scores = {};

      strings.map(function(str2){
        scores[str2] = str1.length > 1 ? similarity(pairs1, pairs(str2)) : 1*(str1.toLowerCase() == str2.toLowerCase());
      });

      return strings.filter(function(str){
        return scores[str] >= floor;
      }).sort(function(a, b){
        return scores[b] - scores[a];
      });
    }
  };
})();

وهنا نسخة مصغر لراحتك:

(function(){function g(a){var b=[],e=a.length-1,d;a=a.toLowerCase();for(var c=0;c<e;c++)d=a.substr(c,2),/\s/.test(d)||b.push(d);return b}function h(a,b){for(var e=a.length+b.length,d=0,c=0;c<a.length;c++)for(var f=0;f<a.length;f++)if(a[c]==b[f]){b.splice(f--,1);d++;break}return 2*d/e||0}String.prototype.fuzzy=function(a,b){var e=this,d=g(this);b="number"==typeof b?b:0.5;if("string"==typeof a)return 1<e.length&&1<a.length&&h(d,g(a))>=b||e.toLowerCase()==a.toLowerCase();if(a instanceof Array){var c={};a.map(function(a){c[a]=1<e.length?h(d,g(a)):1*(e.toLowerCase()==a.toLowerCase())});return a.filter(function(a){return c[a]>=b}).sort(function(a,b){return c[b]-c[a]})}}})();

Answer 16

ويتم تطبيق الخوارزمية معامل النرد (سيمون الأبيض / marzagao والجواب) في روبي في طريقة pair_distance_similar في جوهره amatch

https://github.com/flori/amatch

ويحتوي هذا جوهرة أيضا تطبيقات لعدد من التقريبية مطابقة ومقارنة سلسلة الخوارزميات: Levenshtein تحرير المسافة، البائعين تحرير المسافة التي تفصل بين المبالغة، وهي أطول مدة متتالية جزئية المشترك، وهي أطول مدة فرعية مشتركة، والمسافة زوج متري، وجارو -Winkler متري.

Answer 17

وA هاسكل نسخة تتردد في اقتراح التعديلات لأنني لم تكن قد فعلت الكثير هاسكل.

import Data.Char
import Data.List

-- Convert a string into words, then get the pairs of words from that phrase
wordLetterPairs :: String -> [String]
wordLetterPairs s1 = concat $ map pairs $ words s1

-- Converts a String into a list of letter pairs.
pairs :: String -> [String]
pairs [] = []
pairs (x:[]) = []
pairs (x:ys) = [x, head ys]:(pairs ys)

-- Calculates the match rating for two strings
matchRating :: String -> String -> Double
matchRating s1 s2 = (numberOfMatches * 2) / totalLength
  where pairsS1 = wordLetterPairs $ map toLower s1
        pairsS2 = wordLetterPairs $ map toLower s2
        numberOfMatches = fromIntegral $ length $ pairsS1 `intersect` pairsS2
        totalLength = fromIntegral $ length pairsS1 + length pairsS2

Answer 18

وكلوجر:

(require '[clojure.set :refer [intersection]])

(defn bigrams [s]
  (->> (split s #"\s+")
       (mapcat #(partition 2 1 %))
       (set)))

(defn string-similarity [a b]
  (let [a-pairs (bigrams a)
        b-pairs (bigrams b)
        total-count (+ (count a-pairs) (count b-pairs))
        match-count (count (intersection a-pairs b-pairs))
        similarity (/ (* 2 match-count) total-count)]
    similarity))

Answer 19

ماذا عن Levenshtein المسافة مقسوما على طول السلسلة الأولى (أو بدلا من ذلك تقسيم بلدي مين/ماكس/متوسط طول كل السلاسل)?التي عملت بالنسبة لي حتى الآن.

Answer 20

ويا رفاق أعطى هذه المحاولة في جافا سكريبت، ولكن أنا جديد إليه، أحد يعرف طرق أسرع للقيام بذلك؟

function get_bigrams(string) {
    // Takes a string and returns a list of bigrams
    var s = string.toLowerCase();
    var v = new Array(s.length-1);
    for (i = 0; i< v.length; i++){
        v[i] =s.slice(i,i+2);
    }
    return v;
}

function string_similarity(str1, str2){
    /*
    Perform bigram comparison between two strings
    and return a percentage match in decimal form
    */
    var pairs1 = get_bigrams(str1);
    var pairs2 = get_bigrams(str2);
    var union = pairs1.length + pairs2.length;
    var hit_count = 0;
    for (x in pairs1){
        for (y in pairs2){
            if (pairs1[x] == pairs2[y]){
                hit_count++;
            }
        }
    }
    return ((2.0 * hit_count) / union);
}


var w1 = 'Healed';
var word =['Heard','Healthy','Help','Herded','Sealed','Sold']
for (w2 in word){
    console.log('Healed --- ' + word[w2])
    console.log(string_similarity(w1,word[w2]));
}

Answer 21

وهنا هو نسخة أخرى من التشابه مقرها في مؤشر سورينسن-النرد (الجواب marzagao)، وهذا واحد مكتوب في C ++ (11):

/*
 * Similarity based in Sørensen–Dice index.
 *
 * Returns the Similarity between _str1 and _str2.
 */
double similarity_sorensen_dice(const std::string& _str1, const std::string& _str2) {
    // Base case: if some string is empty.
    if (_str1.empty() || _str2.empty()) {
        return 1.0;
    }

    auto str1 = upper_string(_str1);
    auto str2 = upper_string(_str2);

    // Base case: if the strings are equals.
    if (str1 == str2) {
        return 0.0;
    }

    // Base case: if some string does not have bigrams.
    if (str1.size() < 2 || str2.size() < 2) {
        return 1.0;
    }

    // Extract bigrams from str1
    auto num_pairs1 = str1.size() - 1;
    std::unordered_set<std::string> str1_bigrams;
    str1_bigrams.reserve(num_pairs1);
    for (unsigned i = 0; i < num_pairs1; ++i) {
        str1_bigrams.insert(str1.substr(i, 2));
    }

    // Extract bigrams from str2
    auto num_pairs2 = str2.size() - 1;
    std::unordered_set<std::string> str2_bigrams;
    str2_bigrams.reserve(num_pairs2);
    for (unsigned int i = 0; i < num_pairs2; ++i) {
        str2_bigrams.insert(str2.substr(i, 2));
    }

    // Find the intersection between the two sets.
    int intersection = 0;
    if (str1_bigrams.size() < str2_bigrams.size()) {
        const auto it_e = str2_bigrams.end();
        for (const auto& bigram : str1_bigrams) {
            intersection += str2_bigrams.find(bigram) != it_e;
        }
    } else {
        const auto it_e = str1_bigrams.end();
        for (const auto& bigram : str2_bigrams) {
            intersection += str1_bigrams.find(bigram) != it_e;
        }
    }

    // Returns similarity coefficient.
    return (2.0 * intersection) / (num_pairs1 + num_pairs2);
}

Answer 22

وكنت أبحث عن تنفيذ روبي نقية من خوارزمية أشار @ marzagao في الجواب. للأسف، وصلة أشارmarzagao مكسورة. في @ s01ipsist الجواب، أشار إلى جوهرة روبي amatch حيث التنفيذ ليس في روبي النقي. لذلك أنا searchd جوهره قليل وجدت fuzzy_match التي لديها تنفيذ روبي النقي (على الرغم من amatch هذا الاستخدام جوهرة) في هنا . آمل أن يكون هذا سيساعد على شخص مثلي.