许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为：
1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）; 比如，对于“abcdefg”和“abcdef”两个字
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2023-10-09 18:37:50
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Levenshtein Distance 算法，又叫 Edit Distance 算法，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。算法实现原理图解：a.首先是有两个字符串,这里写一个简单的 abc 和 abeb.将字符串想象成下面的结构。A 处 
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2023-08-14 14:25:04
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由于工作需要，公司数据要与客户的数据进度匹配，在网上找了一些方法感觉还不错，我采用的是余弦算法。这是我的参考地址http://www.maoguangpu.com/post/117.html。 里面只做对中文的处理，我做了些改进，中，英，符号都可进行。上代码import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.util
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2014-06-12 16:07:13
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一、基于编辑距离的字符串相似度计算两个字符串之间的相似度可以用编辑距离来定义。所谓编辑，指的是，对字符串中的任一字符进行插入，删除和替换这三种操作。经过一定步骤的编辑，一个字符串可以变换为另一个字符串，那么最少的编辑步数称为两个字符串的编辑距离。
这是一个递归或动态规划的问题。比如长度分别为m,n的字符串str1和str2，其编辑距离为d(m,n), 则显然有
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2024-05-24 20:38:29
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1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）; 比如，对于“abcdefg”和“abcdef”两个字符串来说，我们认为可以通过增加/减少一个“g”的方式来达到目的。上面的两种方案，都仅需要一 次 。把这个操作所需要的次数定义为两个字符串的距离，而相似度
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2024-02-23 10:43:50
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其实我一直都觉得 similar_text 就可以完成对比了(需求不复杂的话)网上找了一些文章，说similar_text返回的数字有问题，比如说：echo similar_text("吉林禽业公司火灾已致112人遇难","吉林宝源丰禽业公司火灾已致112人遇难");得到的是42，不准确。。。上面说的是：计算两个字符串的相似度，并返回匹配字符的数目(应该是字节数，中文三个字节长度，算下来
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2023-10-20 17:13:39
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许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程序。我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）; 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）; 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）; 比如，对于“abcdefg”和“abcdef”两
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2023-12-20 00:53:56
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许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）。 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）。 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）。 比如，对于“abcdefg”和“abcde
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2024-02-02 19:26:30
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需求给出2个字符串str1和str2，计算将str1转换为str2的最少操作次数。 操作方法只有三种：插入一个单字符串、删除一个单字符串、替换一个单字符串。操作步骤&核心逻辑其核心算法：设计一个二维表格，表格列数为字符串1的长度加1，行数为字符串2的长度加1。表格的第1行按照列，自左往右，依序填列0,1,2，…字符串1的长度n;表格的1列按照行，自上往下，依序填列0,1,2，…字符串2的长
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2023-10-03 21:01:14
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在“文本比较算法Ⅰ——LD算法”中，介绍了编辑距离的计算。 在“文本比较算法Ⅱ——Needleman/Wunsch算法”中，介绍了最长公共子串的计算。 在给定的字符串A和字符串B，LD(A,B)表示编辑距离，LCS(A,B)表示最长公共子串的长度。 如何来度量它们之间的相似度呢？ 不妨设S(A,B)来表示字符串A和字符串B的相似度。那么，比较合理的相似度应该满足下列性质。 性质一：0≤S
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2023-12-30 17:54:11
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一直不理解，为什么要计算两个字符串的相似度呢。什么叫做两个字符串的相似度。经常看别人的博客，碰到比较牛的人，然后就翻了翻，终于找到了比较全面的答案和为什么要计算字符串相似度的解释。因为搜索引擎要把通过爬虫抓取的页面给记录下来，那么除了通过记录url是否被访问过之外，还可以这样，比较两个页面的相似度，因为不同的url中可能记录着相同的内容，这样，就不必再次记录到搜索引擎的存储空间中去了。还有，大家毕
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2024-06-13 08:38:11
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编程之美（3-3）许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为：1. 修改一个字符 （如 把“a”替换为“b”）。2. 增加一个字符 （如把“abdd”变为“aebdd”）。3. 删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）。比如，对于“abcdefg”和“abcdef
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2023-06-28 18:06:21
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字符串相似度三种算法介绍
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2023-06-27 07:46:41
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# MySQL 判断字符串中文相似度的实现指南
在今天的数字化时代，越来越多的应用需要判断字符串之间的相似度，尤其是在处理中文时。这对于搜索、数据清洗等场景尤为重要。本文将为刚入行的小白详细讲解如何在 MySQL 中判断字符串的中文相似度，整个流程简单易懂，便于实践。
## 整体流程
首先，我们需要明确整个实现的流程。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-09-04 05:29:44
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最近在做这方面的应用，把我找到的资料贴出来，有需要的人可以参考参考。 1．编辑距离（Levenshtein Distance） 编辑距离就是用来计算从原串（s）转换到目标串(t)所需要的最少的插入，删除和替换 的数目，在NLP中应用比较广泛，如一些评测方法中就用到了（wer,mWer等），同时也常用来计算你对原文本所作的改动数。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫L
# Python字符串相似度
在日常的编程工作中，我们经常会遇到需要比较字符串相似度的情况。比如在数据清洗、信息抽取、文本相似度计算等方面。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的字符串处理工具和算法，使得计算字符串相似度变得简单而高效。
本文将介绍一些常用的计算字符串相似度的方法和工具，包括Levenshtein距离、Jaccard相似系数和余弦相似度等。我们将通过代码示例演示这些方
原创
2024-06-15 04:27:10
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# 实现字符串相似度的 Java 项目指南
在软件开发中，字符串相似度的计算是一项常见的任务，尤其是在自然语言处理和数据清洗的场景中。本文将指引你如何用 Java 实现字符串相似度的计算，让我们一步步来看看流程。
## 流程步骤
我们将整个实现过程分为五个步骤，表格如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
原创
2024-10-20 05:10:02
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# HanLP 字符串相似度计算的科普文章
在自然语言处理（NLP）领域，字符串相似度计算是一个重要的环节，它可以帮助我们判断两个字符串在含义和语义上的相似程度。HanLP是一个强大的自然语言处理工具库，在其功能中包含了字符串相似度计算的相关方法。本文将通过介绍相关概念、使用示例以及相应的流程图，将这一主题进行详细探讨。
## 什么是字符串相似度？
字符串相似度通常用来衡量两个字符串在字符、
# Redis 字符串相似度分析
Redis 是一款开源的高性能键值存储数据库，广泛应用于缓存、消息队列等场景。在处理字符串数据时，我们往往希望对字符串之间的相似度进行分析，以支持推荐系统、去重操作等功能。本文将讨论如何在 Redis 中实现字符串相似度的计算，提供相关的代码示例，并用状态图与关系图来帮助理解。
## 相似度计算概述
字符串相似度有多种计算方法，常见的包括：Levenshte
原创
2024-08-13 08:57:21
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编程之美上有一道这样的题目：许多程序会大量使用字符串。对于不同的字符串，我们希望能够有办法判断其相似程度。我们定义了一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同，具体的操作方法为： 1.修改一个字符（如把“a”替换为“b”）。 2.增加一个字符（如把“abdd”变为“aebdd”）。 3.删除一个字符（如把“travelling”变为“traveling”）。 比如，对于“abcdefg”和“abc
