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字符串相似性的几种度量方法

发布时间:2021-01-07 17:29:51 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:副标题#e# 无论是做科学研究,还是工程项目,我们总是会碰上要比较字符串的相似性,比如拼写纠错、文本去重、上下文相似性等。度量的方法有很多,到底使用哪一种方法来计算相似性,这就需要我们根据情况选择合适的方法来计算。这里把几种常用到的度量字符串

7、J-W距离(Jaro–Winkler distance)
J-W距离也常用来度量两个字符串的相似性,它实际上 Jaro distance的一种变种。 Jaro distance距离属于编辑距离的一类,被用于记录链接领域来将异构数据源中的records链接到同义实体中,也可以用于拼写纠错。Jaro distance定义如下:




其中,m是两个字符串匹配上的字符数目,t是字符中换位数目的一半,即若在字符串的第i位出现了a,b,在第j位又出现了b,a,则表示两者出现了换位。举个例子来讲:
s1=MARTHA
s2=MARHTA
m=6,|s1|=6,|s2|=6,T/H和H/T属于两对换位字符对,故t=1+12=1
代入公式可得: J1,2=0.944 。一般定义当J值不大于 时两个字符串被匹配上。
有了Jaro distance,我们定义J-W距离:



其中, dj 即为Jaro距离; l 是字符串的起始最大公共前缀,最大不超过4; p 为一个缩放因子,用于对l进行调整,避免 dw 超出1,一般设为0.1; bt 为boost threshold,当值超过该值时激发Jaro距离为J-W距离,该值一般设为0.7。
仍以上面的两个字符串为例, dj=0.944>0.7,l=3,p=0.1 ,代入公式可算出 dw=0.961

(编辑:应用网_阳江站长网)

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