2009-02-23 12 views
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Estoy buscando un algoritmo que toma 2 cadenas y me devolverá un "factor de similitud".Encontrar cómo dos cadenas similares son

Básicamente, tendré una entrada que puede estar mal escrita, tener letras transpuestas, etc., y tengo que encontrar la (s) coincidencia (s) más cercana (s) en una lista de valores posibles que tengo.

Esto no es para buscar en una base de datos. Tendré una lista en memoria de aproximadamente 500 cadenas para hacer coincidir, todas menores de 30 caracteres, por lo que puede ser relativamente lenta.

Sé que esto existe, lo he visto antes, pero no recuerdo su nombre.


Editar: Gracias por señalar Levenshtein and Hamming. Ahora, ¿cuál debo implementar? Básicamente miden cosas diferentes, que pueden usarse para lo que quiero, pero no estoy seguro de cuál es más apropiado.

He leído sobre los algoritmos, Hamming parece obviamente más rápido. Ya que ninguno detectará la transposición de dos caracteres (es decir, Jordan y Jodran), lo cual creo que será un error común, ¿cuál será más preciso para lo que quiero? ¿Puede alguien decirme algo sobre las concesiones?

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En realidad, tanto de Hamming y la distancia Levenshtein detectar transposiciones, cada asignación de un costo de 2 .Este es uno de los pocos errores típicos que la distancia * de Hamming recogerá con sensatez: cualquier inserción o eliminación de un solo carácter le dará inmediatamente grandes puntajes de desemejanza. Use Levenshtein. –

Respuesta

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Ok, por lo que los algoritmos estándar son:

1) Hamming distance Sólo bueno para las cadenas de la misma longitud, pero muy eficiente. Básicamente, simplemente cuenta el número de caracteres distintos. No es útil para la búsqueda difusa de texto en lenguaje natural.

2) . La distancia de Levenstein mide la distancia en términos del número de "operaciones" requeridas para transformar una cadena en otra. Estas operaciones incluyen inserción, eliminación y substición. El enfoque estándar para calcular la distancia de Levenstein es usar programación dinámica.

3) Generalized Levenstein/(Damerau–Levenshtein distance) Esta distancia también tiene en cuenta las transposiciones de caracteres en una palabra, y es probablemente la distancia de edición más adecuada para la concordancia difusa del texto ingresado manualmente. El algoritmo para calcular la distancia es un poco más complicado que la distancia de Levenstein (la detección de transposiciones no es fácil). Las implementaciones más comunes son una modificación del algoritmo bitap (como grep).

En general es probable que desee considerar una implementación de la tercera opción implementado en una especie de búsqueda del vecino más próximo sobre la base de un árbol kd

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  • Levenstein distancia
  • distancia de Hamming
  • soundex
  • metaphone
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Hmmm ... bien ... ¿cuál debo usar? Si recuerdo correctamente, Soundex no es útil, porque depende de que la primera letra sea la misma, más el tiempo que la utilicé (proyecto diferente), no estaba muy contento con eso. ¿Cuáles son las compensaciones entre Levenshtein y Hamming, por ejemplo? –

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La distancia de Hamming solo se puede usar en cadenas de la misma longitud ... La distancia de Levenshtein es como una generalización de la distancia de Hamming – tehvan

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Bueno, la distancia de Hamming es más para fines teóricos. Si quiere corregir o ignorar errores tipográficos - Levenstein. Si quiere corregir o ignorar la ortografía incorrecta - metaphone. Sin embargo, tenga en cuenta que Levenstein funciona en cualquier idioma, metafonía, solo en inglés. – vartec

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la Damerau-Levenshtein distance es similar a la distancia Levenshtein, sino que también incluye transposición de dos caracteres. la página wikipedia (vinculada) incluye pseudocódigo que debería ser bastante trivial para implementar.

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