发布时间:2018-04-02作者:laosun阅读(5097)
莱文斯坦 距离算法,首先由俄国科学家Levenshtein提出的,又叫Levenshtein Distance ,莱文斯坦距离(LD)用于衡量两个字符串之间的相似度。 以下我们称这两个字符串分别为 a (原字符串) 和 b (目标字符串)。莱文斯坦距离被定义为''将字符串 a 变换为字符串 b 所需的删除、插入、替换操作的次数''。
/** * 莱文斯坦 距离算法 * 编辑距离算法,首先由俄国科学家Levenshtein提出的,又叫Levenshtein Distance * 主要用来计算从原串(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,同时也常用来计算你对原文所作的改动数 * @author sun */ public class Levenshtein { private static int compare(String str, String target) { int d[][]; // 矩阵 int n = str.length(); int m = target.length(); int i; // 遍历str的 int j; // 遍历target的 char ch1; // str的 char ch2; // target的 int temp; // 记录相同字符,在某个矩阵位置值的增量,不是0就是1 if (n == 0) { return m; } if (m == 0) { return n; } d = new int[n + 1][m + 1]; for (i = 0; i <= n; i++) { // 初始化第一列 d[i][0] = i; } for (j = 0; j <= m; j++) { // 初始化第一行 d[0][j] = j; } for (i = 1; i <= n; i++) { // 遍历str ch1 = str.charAt(i - 1); // 去匹配target for (j = 1; j <= m; j++) { ch2 = target.charAt(j - 1); if (ch1 == ch2) { temp = 0; } else { temp = 1; } // 左边+1,上边+1, 左上角+temp取最小 d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1]+ temp); } } return d[n][m]; } private static int min(int one, int two, int three) { return (one = one < two ? one : two) < three ? one : three; } /** * 获取两字符串的相似度 */ public static float getSimilarityRatio(String str, String target) { return 1 - (float) compare(str, target) / Math.max(str.length(), target.length()); } public static void main(String[] args) { String str1 = "技术客,记录生活点滴,分享兴趣爱好!https://www.sunjs.com"; String str2 = "sunjs技术客,记录生活点滴 https://www.sunjs.com"; System.out.println("相似度:" + getSimilarityRatio(str1, str2)); //相似度:0.6666666 } }
版权属于: 技术客
原文地址: https://www.sunjs.com/article/detail/c17e7e4073cf483399e61944c2b85fbc.html
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。