Python的字符串相似度检测

jopen 9年前

  1. 安装python-Levenshtein模块

    pip install python-Levenshtein

  2. 使用python-Levenshtein模块

    import Levenshtein

  3. 算法说明

    1). Levenshtein.hamming(str1, str2)
    计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不同字符的个数。

    2). Levenshtein.distance(str1, str2)
    计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另一个字串最少的操作次数，在其中的操作包括插入、删除、替换。
    算法实现参考动态规划整理。

    3). Levenshtein.ratio(str1, str2)
    计算莱文斯坦比。计算公式r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是 类编辑距离
    注意 ：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操作中每个操作+1，而在此处，删除、插入依然+1，但是替换+2
    这样设计的目的：ratio('a', 'c')，sum=2, 按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a','c'没有重合，显然不合算，但是替换操作+2，就可以解决这个问题。

    4). Levenshtein.jaro(s1 , s2 )
    计算jaro距离，
    001Oqhy8gy6KbuaSVW9e9
    其中的 m 为s1 , s2的匹配长度，当某位置的认为匹配当该位置字符相同，或者在不超过
    001Oqhy8gy6KbudhIPF7b
    t是调换次数的一半

    5.) Levenshtein.jaro_winkler(s 1 , s 2 )
    计算 Jaro–Winkler距离：
    001Oqhy8gy6KbumE10W5e&690

原文：Python相似度计算
转载自：蔡尐的博客