字符串相似度算法-LEVENSHTEIN DISTANCE算法

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 abe

b.将字符串想象成下面的结构。

A 处 是一个标记,为了方便讲解,不是这个表的内容。

  abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 A处    
b 2      
e 3      

c.来计算 A 处 出得值

它的值取决于:左边的 1、上边的 1、左上角的 0。

按照 Levenshtein distance 的意思:

上面的值加 1 ,得到 1+1=2 ,

左面的值加 1 ,得到 1+1=2 ,

左上角的值根据字符是否相同,相同加 0 ,不同加 1 。A 处由于是两个 a 相同,左上角的值加 0 ,得到 0+0=0 。

然后从我们上面计算出来的 2,2,0 三个值中选取最小值,所以 A 处的值为 0 。

d.于是表成为下面的样子

  abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 0    
b 2 B处    
e 3      

在 B 处 会同样得到三个值,左边计算后为 3 ,上边计算后为 1 ,在 B 处 由于对应的字符为 a、b ,不相等,所以左上角应该在当前值的基础上加 1 ,这样得到 1+1=2 ,在(3,1,2)中选出最小的为 B 处的值。

e.于是表就更新了

 

  abc a b c
abe 0 1 2 3
a 1 0    
b 2 1    
e 3 C处    

C 处 计算后:上面的值为 2 ,左边的值为 4 ,左上角的:a 和 e 不相同,所以加 1 ,即 2+1 ,左上角的为 3 。

在(2,4,3)中取最小的为 C 处的值。

f.于是依次推得到

    a b c
  0 1 2 3
a 1 A处 0 D处 1 G处 2
b 2 B处 1 E处 0 H处 1
e 3 C处 2 F处 1 I处 1

 

I 处: 表示 abc 和 abe 有1个需要编辑的操作( c 替换成 e )。这个是需要计算出来的。

同时,也获得一些额外的信息:

A处: 表示a      和a       需要有0个操作。字符串一样

B处: 表示ab    和a       需要有1个操作。

C处: 表示abe  和a       需要有2个操作。

D处: 表示a      和ab     需要有1个操作。

E处: 表示ab    和ab     需要有0个操作。字符串一样

F处: 表示abe  和ab     需要有1个操作。

G处: 表示a      和abc   需要有2个操作。

H处: 表示ab    和abc   需要有1个操作。

I处: 表示abe   和abc    需要有1个操作。

g.计算相似度

先取两个字符串长度的最大值 maxLen,用 1-(需要操作数 除 maxLen),得到相似度。

例如 abc 和  abe  一个操作,长度为 3 ,所以相似度为 1-1/3=0.666 。

  

最近需要对文本内容进行对比计算相似度,找了很久还真的让我找到个现成的模块 python-Levenshtein ,这个模块用法直接用help看吧,我主要用到里面的distance和ratio,其它的暂时还不知道有什么功能。

posted @ 2018-05-03 10:41  jingsupo  阅读(530)  评论(0编辑  收藏
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