Wie kann ich ein effizientes Fuzzy-Matching für Firmennamen in PHP und MySQL implementieren?

Fuzzy-Matching von Firmennamen für die automatische Vervollständigung von Eingaben mit PHP und MySQL

Benutzer importieren häufig umfangreiche Listen mit Firmennamen, was zu Verzögerungen führen kann mit direktem String-Abgleich aufgrund der wachsenden Größe der Datenbank. Die Optimierung dieses Prozesses und die Bereitstellung von Vorschlägen in Echtzeit für Benutzer während der Eingabe erfordert einen effizienteren Ansatz.

Fuzzy Matching mit Soundex

Eine mögliche Lösung besteht darin, das Unternehmen zu indizieren Namen mithilfe der Funktion SOUNDEX(). Diese Funktion wandelt Zeichenfolgen in phonetische Darstellungen um und gruppiert so ähnlich klingende Namen. Obwohl SOUNDEX relativ schnell ist, weist es Einschränkungen auf:

• Es betont die ersten paar Zeichen, was möglicherweise zu falschen Übereinstimmungen bei längeren Zeichenfolgen führt.
• Es erfordert den ersten Buchstaben der Namen identisch sein, was die Genauigkeit bei Unternehmen mit unterschiedlichen Anfangsbuchstaben einschränkt.
• Bei Nicht-Latein-Zeichen funktioniert es möglicherweise nicht richtig Zeichen.

Levenshtein-Distanz für erweitertes Matching

Berücksichtigen Sie für ein präziseres Fuzzy-Matching die Levenshtein-Distanz, die die Anzahl der Bearbeitungen (Einfügungen, Löschungen) misst oder Ersetzungen), die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in eine andere umzuwandeln. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität, ist jedoch rechenintensiver.

Kombination von Ansätzen für optimale Ergebnisse

Abhängig von Ihren spezifischen Anforderungen möchten Sie möglicherweise SOUNDEX für die anfängliche automatische Vervollständigen Sie Vorschläge und greifen Sie für verfeinerte Übereinstimmungen auf die Levenshtein-Distanz zurück. Dieser hybride Ansatz bietet ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit.

Beispielverwendung in PHP

// Calculate Soundex code for company names
$stmt = $mysqli->prepare("SELECT company_id, SOUNDEX(name) FROM companies");
$stmt->execute();
$result = $stmt->get_result();

// Get user input and convert to Soundex
$userInput = "Microsift";
$userInputSoundex = soundex($userInput);

// Query for matching company IDs
$stmt = $mysqli->prepare("SELECT company_id FROM companies WHERE SOUNDEX(name) = ?");
$stmt->bind_param("s", $userInputSoundex);
$stmt->execute();
$result = $stmt->get_result();

// Further refine results using Levenshtein distance (optional)
while ($row = $result->fetch_assoc()) {
    $companyId = $row['company_id'];
    $levenshteinDistance = levenshtein($userInput, $row['name']);

    if ($levenshteinDistance < 3) {
        // Consider as a match
    }
}

Durch die Nutzung dieser Techniken können Sie ein hochwirksames Fuzzy-Matching-System implementieren Dies verbessert das Benutzererlebnis und optimiert die Datenbankleistung.

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