1、編輯距離

編輯距離：是衡量兩個字符串之間差異的度量，它表示將一個字符串轉換為另一個字符串所需的最少編輯操作次數(shù)（插入、刪除、替換）。

2、相似度

計算方法可以有多種，其中一種常見的方法是將編輯距離歸一化為0到1之間的范圍（歸一化編輯距離（Normalized Edit Distance）），將編輯距離除以較長字符串的長度。這樣可以將相似度表示為一個百分比，其中0表示完全不相似，1表示完全相似。

請注意，這種歸一化方法并不是唯一的，也不適用于所有情況。在實際應用中，你可以根據(jù)具體需求選擇適合的相似度計算方法。例如，Jaro-Winkler相似度算法和Cosine相似度算法等都是常用的字符串相似度計算方法，它們不一定使用編輯距離作為基礎。

3、相似度分類、測試

• 歸一化編輯距離（Normalized Edit Distance）
• Jaro-Winkler相似度
• 余弦相似度（Cosine Similarity）

3.1、歸一化編輯距離（Normalized Edit Distance）

• 解釋：常用的，將編輯距離歸一化為0到1之間的范圍

• 使用、測試

    String str1 = "h1e2l3l4o";
    String str2 = "ddddhello";

    //歸一化編輯距離
    @Test
    void contextLoads() {
        // commons-text 包：根據(jù)編輯距離計算：相似度
        int editDistance = LevenshteinDistance.getDefaultInstance().apply(str1, str2);
        double similarity = 1 - ((double) editDistance / Math.max(str1.length(), str2.length()));

        System.out.println("commons-text 包：Edit Distance: " + editDistance);
        System.out.println("commons-text 包：Similarity: " + similarity);
    }

• 結果

3.1.1、數(shù)據(jù)庫Oracle/DM實現(xiàn)的歸一化編輯距離

• 見：https://www.cnblogs.com/kakarotto-chen/p/17752256.html

• 測試

-- oracle/dm實現(xiàn)的歸一化編輯距離
SELECT UTL_MATCH.edit_distance_similarity ('h1e2l3l4o', 'ddddhello') AS similarity 

• 結果

3.2、Jaro-Winkler相似度

• 解釋：我也看不懂，自行取用：https://www.jianshu.com/p/a4af202cb702

• 使用、測試

    String str1 = "h1e2l3l4o";
    String str2 = "ddddhello";

    //Jaro-Winkler相似度
    @Test
    public void test03()throws Exception{
        JaroWinklerSimilarity js = new JaroWinklerSimilarity();
        System.out.println("Jaro-Winkler相似度: " + js.apply(str1, str2));
    }

• 結果

3.2.1、oracle/dm實現(xiàn)的：Jaro-Winkler相似度算法

• 和Java中的一模一樣

-- oracle/dm實現(xiàn)的：Jaro-Winkler相似度算法
SELECT UTL_MATCH.JARO_WINKLER_SIMILARITY('h1e2l3l4o', 'ddddhello') AS JaroWinkler相似度;

3.3、余弦相似度（Cosine Similarity）

• 解釋：我也看不懂，自行取用

余弦相似度（Cosine Similarity）是通過計算兩個向量之間的夾角來衡量它們的相似度。在這種情況下，我們可以將字符串視為向量，其中每個字符對應一個維度。

對于左邊字符串"h1e2l3l4o"和右邊字符串"hello"，我們可以將它們表示為以下向量：

左邊字符串向量：[1, 2, 3, 4, 5]
右邊字符串向量：[1, 1, 1, 1, 1]

為了計算余弦相似度，我們需要計算這兩個向量的點積和它們的模長。點積表示兩個向量之間的相似程度，模長表示向量的長度。

左邊字符串向量的模長：sqrt(1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2 + 5^2) = sqrt(55)
右邊字符串向量的模長：sqrt(1^2 + 1^2 + 1^2 + 1^2 + 1^2) = sqrt(5)

左邊字符串向量和右邊字符串向量的點積：11 + 21 + 31 + 41 + 51 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 = 15

根據(jù)余弦相似度的公式，余弦相似度可以計算為點積除以兩個向量的模長的乘積：

余弦相似度 = 點積 / (左邊字符串向量的模長 右邊字符串向量的模長)
= 15 / (sqrt(55) sqrt(5))
≈ 0.745

因此，左邊字符串"h1e2l3l4o"和右邊字符串"hello"的余弦相似度約為0.745。

• 測試、使用

    String str1 = "h1e2l3l4o";
    String str2 = "ddddhello";
    //余弦相似度
    @Test
    public void test02()throws Exception{
        // commons-text 包
        // 使用Cosine計算兩個字符串的余弦距離
        CosineDistance cd = new CosineDistance();
        Double apply = cd.apply(str2, str1);
        System.out.println("Cosine相似度：" + apply);
    }

• 結果：不知道對不對

4、總結

• 上述三種的簡單介紹：

上述三種的簡單介紹

• 其他相似度

1. 編輯距離（Edit Distance）：衡量兩個字符串之間的差異，通過計算插入、刪除和替換操作的最小次數(shù)來確定相似度。
2. Hamming距離（Hamming Distance）：用于比較兩個等長字符串之間的差異，計算在相同位置上不同字符的數(shù)量。
3. Damerau-Levenshtein距離：類似于編輯距離，但允許交換相鄰字符的操作。
4. Jaccard相似度（Jaccard Similarity）：用于比較集合之間的相似度，計算兩個集合的交集與并集的比值。
5. S?rensen-Dice相似度：類似于Jaccard相似度，但計算兩個集合的兩倍交集與兩個集合的元素總數(shù)之和的比值。
6. Smith-Waterman算法：用于比較兩個字符串之間的相似性，主要用于序列比對和字符串匹配。
7. Longest Common Subsequence（LCS）：計算兩個字符串之間最長公共子序列的長度，用于衡量字符串的相似性。
8. N-gram相似度：將字符串分割為連續(xù)的N個字符片段，比較兩個字符串之間的N-gram的相似性。
9. Cosine相似度（余弦相似度）：用于比較兩個向量之間的夾角，常用于文本相似度計算。

• 都是使用：Apache Commons Text：1.11.0包

    // 實現(xiàn)字符串相似度算法的包
    implementation 'org.apache.commons:commons-text:1.11.0'

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-750193.html

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