字符串相似度算法-莱文斯坦距离算法
莱文斯坦(Levenshtein)距离
莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。 在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。
举个例子，字符串"kitten" 与“sitting” 的莱文斯坦距离是3，因为将kitten变为sitting，最少需要三次变换： 第一步 kitten -> sitten （字符k变成s）
sitten -> sittin （字符e变成i）
sittin -> sitting （ 在末尾插入字符g）
python实现
莱文斯坦距离的python模块在https://github.com/ztane/pyth...，py2和py3都支持。
安装Levenshtein模块
windows安装
1，pip 安装Levenshtein模块
pip install python-Levenshtein
具体安装过程中，需要C++ 14.0 以上版本支持。C++ 下载路径:https://support.microsoft.com/en-us/help/2977003/the-latest-supported-visual-c-downloads
2，源码安装
首先下载python_Levenshtein的源码:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#python-levenshtein
下载的时候，注意源码包的python版本与本机安装python版本一致；同时需要注意的是，系统的位数。
拿python_Levenshtein‑0.12.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl为例，cp36表示python版本是python3.6，amd64表示支持64位windows系统。
pip install python_Levenshtein‑0.12.0‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl
linux安装
pip 安装Levenshtein模块
pip install python-Levenshtein计算两个字符串的相似度
import Levenshtein
s3='kitten'
s4='sitting'
result=Levenshtein.ratio(s3,s4)
print('s3:%s,s4:%s:similar:%s' % (s3,s4,str(result)))
#s3:kitten,s4:sitting:similar:0.6153846153846154案例
计算两个字符串list的相似度
import Levenshtein
import jieba
autohome='2009款 1.6L 自动G特别版'
#current='花冠 2009款 1.6L 自动G特别版'
current='2009款 自动G特别版 1.6L'
autohome_jieba_gene=jieba.cut(autohome)
current_jieba_gene=jieba.cut(current)
l1 = list(autohome_jieba_gene)
l2 = list(current_jieba_gene)
listSimilar=Levenshtein.seqratio(l1,l2)
print('l1:%s,l2:%s,similar:%s' %(repr(l1),repr(l2),str(listSimilar)))
#l1:['2009', '款', ' ', '1.6', 'L', ' ', '自动', 'G', '特别版'],l2:['2009', '款', ' ', '自动', 'G', '特别版', ' ', '1.6', 'L'],similar:0.6666666666666666本文参与 腾讯云自媒体分享计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2019-10-09 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录