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              兩字符串相似度計算方法有好多,現對基于編距的算法的相似度計算自己總結下。

           

              簡單介紹下Levenshtein Distance(LD):LD 可能衡量兩字符串的相似性。它們的距離就是一個字符串轉換成那一個字符串過程中的添加、刪除、修改數值。

              舉例:

          • 如果str1="test",str2="test",那么LD(str1,str2) = 0。沒有經過轉換。
          • 如果str1="test",str2="tent",那么LD(str1,str2) = 1。str1的"s"轉換"n",轉換了一個字符,所以是1。

          如果它們的距離越大,說明它們越是不同。

           

               Levenshtein distance最先是由俄國科學家Vladimir Levenshtein在1965年發明,用他的名字命名。不會拼讀,可以叫它edit distance(編輯距離)。

           

              Levenshtein distance可以用來:

          • Spell checking(拼寫檢查)
          • Speech recognition(語句識別)
          • DNA analysis(DNA分析)
          • Plagiarism detection(抄襲檢測)

          LD用m*n的矩陣存儲距離值。算法大概過程:

          1. str1或str2的長度為0返回另一個字符串的長度。
          2. 初始化(n+1)*(m+1)的矩陣d,并讓第一行和列的值從0開始增長。
          3. 掃描兩字符串(n*m級的),如果:str1[i] == str2[j],用temp記錄它,為0。否則temp記為1。然后在矩陣d[i][j]賦于d[i-1][j]+1 、d[i][j-1]+1、d[i-1][j-1]+temp三者的最小值。
          4. 掃描完后,返回矩陣的最后一個值即d[n][m]

          最后返回的是它們的距離。怎么根據這個距離求出相似度呢?因為它們的最大距離就是兩字符串長度的最大值。對字符串不是很敏感。現我把相似度計算公式定為1-它們的距離/字符串長度最大值。

           

              源碼:

          package com.chenlb.algorithm;

          /**
           * 編輯距離的兩字符串相似度
           * 
           * 
          @author chenlb 2008-6-24 下午06:41:55
           
          */
          public class Similarity {

              
          private int min(int one, int two, int three) {
                  
          int min = one;
                  
          if(two < min) {
                      min 
          = two;
                  }
                  
          if(three < min) {
                      min 
          = three;
                  }
                  
          return min;
              }
              
              
          public int ld(String str1, String str2) {
                  
          int d[][];    //矩陣
                  int n = str1.length();
                  
          int m = str2.length();
                  
          int i;    //遍歷str1的
                  int j;    //遍歷str2的
                  char ch1;    //str1的
                  char ch2;    //str2的
                  int temp;    //記錄相同字符,在某個矩陣位置值的增量,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++) {    //遍歷str1
                      ch1 = str1.charAt(i-1);
                      
          //去匹配str2
                      for(j=1; j<=m; j++) {
                          ch2 
          = str2.charAt(j-1);
                          
          if(ch1 == ch2) {
                              temp 
          = 0;
                          } 
          else {
                              temp 
          = 1;
                          }
                          
          //左邊+1,上邊+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];
              }
              
              
          public double sim(String str1, String str2) {
                  
          int ld = ld(str1, str2);
                  
          return 1 - (double) ld / Math.max(str1.length(), str2.length()); 
              }
              
              
          public static void main(String[] args) {
                  Similarity s 
          = new Similarity();
                  String str1 
          = "chenlb.blogjava.net";
                  String str2 
          = "chenlb.javaeye.com";
                  System.out.println(
          "ld="+s.ld(str1, str2));
                  System.out.println(
          "sim="+s.sim(str1, str2));
              }
          }

          不知sim方法中的公式是合理,個人認為差強人意思,^_^

           

          參考: http://www.merriampark.com/ld.htm

          posted on 2008-06-25 10:08 流浪汗 閱讀(3839) 評論(2)  編輯  收藏 所屬分類: algorithm

          評論:
          # re: Levenshtein Distance(LD)-計算兩字符串相似度算法 2008-07-19 15:52 | 王偉懷
          這么快就寫了那么多拉。太厲害了  回復  更多評論
            
          # re: Levenshtein Distance(LD)-計算兩字符串相似度算法 2008-07-20 17:38 | 流浪汗
          這博客老早就寫了  回復  更多評論
            

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