Comment MySQL et PHP peuvent-ils être utilisés pour une correspondance floue efficace des noms d'entreprise ?

Exploiter MySQL et PHP pour une correspondance floue efficace des noms d'entreprise

Pour améliorer l'expérience utilisateur dans la fonctionnalité de saisie semi-automatique, il est crucial de trouver une méthode efficace pour la correspondance floue de grands ensembles de noms de sociétés. Dans ce cas, il est primordial de prendre en compte à la fois la rapidité et la précision.

Évaluer l'indexation Soundex

Bien que l'indexation Soundex puisse fournir une solution rapide, elle présente des limites pour capturer les nuances des noms. , des cordes particulièrement longues avec des variations vers la fin. De plus, il peut être moins efficace lorsqu'un nom est saisi incorrectement, car il repose fortement sur le premier caractère.

Explorer la distance de Levenshtein

Une approche alternative qui offre une plus grande la flexibilité est la distance de Levenshtein. Il compare la similarité entre deux chaînes en calculant le nombre minimum de modifications (insertions, suppressions ou substitutions) requises pour transformer l'une en l'autre.

Cependant, l'inconvénient de la distance de Levenshtein est sa surcharge de calcul, car elle nécessite les deux chaînes pour calculer la distance. Cela peut avoir un impact sur les performances lorsque vous traitez de grands ensembles de données.

Combinant Soundex et Levenshtein Distance

Pour obtenir à la fois vitesse et précision, une approche hybride peut être mise en œuvre. Les correspondances initiales peuvent être filtrées à l’aide de Soundex pour affiner la recherche. Cela peut être particulièrement utile lors de la gestion de vastes ensembles de données. Pour affiner les résultats, la distance de Levenshtein peut être appliquée à l'ensemble réduit de candidats, offrant ainsi une correspondance plus précise.

Exemple d'utilisation

En PHP, vous pouvez utilisez la fonction soundex() pour l'indexation Soundex et la fonction levenshtein() pour la distance Levenshtein. Vous trouverez ci-dessous un exemple d'extrait de code :

$input = 'Microsoft Corporation';

// Perform Soundex indexing
$soundex = soundex($input);

// Query the database for matches using Soundex
$sql = "SELECT company_id FROM companies WHERE soundex = '$soundex'";

// Retrieve the matching company IDs
$company_ids = $mysqli->query($sql)->fetch_all();

// Filter matches further using Levenshtein distance
foreach ($company_ids as $id) {
    $distance = levenshtein($input, $companyName);
    if ($distance < 3) {
        // Add company name to the result set here
    }
}

Cette approche combine la vitesse de l'indexation Soundex avec la précision de la distance de Levenshtein, offrant une correspondance floue efficace et fiable des noms d'entreprises.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!