MySQL と PHP を使用して会社名の効率的なファジーマッチングを行うにはどうすればよいですか?

会社名の効率的なあいまい一致に MySQL と PHP を活用する

オートコンプリート機能のユーザー エクスペリエンスを向上させるには、効率的な方法を見つけることが重要です企業名の大きなセットのあいまい一致に使用します。この場合、速度と精度の両方を考慮することが最も重要です。

Soundex インデックス作成の評価

Soundex インデックス作成は迅速な解決策を提供する可能性がありますが、名前のニュアンスを捉えるには制限があります。 、特に終わりに向かって変化する長い弦。さらに、名前が間違って入力されると、最初の文字に大きく依存するため、効果が低くなる可能性があります。

レーベンシュタイン距離の探索

より優れた効果を提供する代替アプローチ柔軟性はレーベンシュタイン距離です。一方を他方に変換するために必要な編集 (挿入、削除、置換) の最小数を計算することで、2 つの文字列間の類似性を比較します。

ただし、レーベンシュタイン距離の欠点は、計算オーバーヘッドであることです。距離を計算するには両方の文字列が必要です。これは、大規模なデータセットを扱うときにパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

Soundex と Levenshtein Distance の組み合わせ

速度と精度の両方を達成するために、ハイブリッド アプローチを実装できます。 Soundex を使用して最初の一致をフィルタリングし、検索を絞り込むことができます。これは、膨大なデータセットを処理する場合に特に役立ちます。結果を微調整するために、レーベンシュタイン距離を縮小された候補セットに適用して、より正確な一致を提供できます。

使用例

PHP では、次のことができます。 Soundex インデックス作成には soundex() 関数を使用し、レーベンシュタイン距離には levenshtein() 関数を使用します。以下はコード スニペットの例です:

$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
    }
}

このアプローチは、Soundex インデックス作成の速度とレーベンシュタイン距離の精度を組み合わせて、効率的かつ信頼性の高い会社名のあいまい一致を提供します。

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