회사 이름의 효율적인 퍼지 일치를 위해 MySQL과 PHP를 어떻게 사용할 수 있습니까?

회사 이름의 효율적인 퍼지 일치를 위해 MySQL 및 PHP 활용

자동 완성 기능에 대한 사용자 경험을 향상하려면 효율적인 방법을 찾는 것이 중요합니다. 퍼지 일치하는 대규모 회사 이름 세트의 경우. 이 경우 속도와 정확성을 모두 고려하는 것이 무엇보다 중요합니다.

Soundex 인덱싱 평가

Soundex 인덱싱이 빠른 해결책을 제공할 수는 있지만 이름의 미묘한 차이를 포착하는 데에는 한계가 있습니다. , 특히 끝으로 갈수록 변형이 있는 긴 문자열입니다. 또한 이름을 잘못 입력하면 첫 번째 문자에 크게 의존하기 때문에 효율성이 떨어질 수 있습니다.

Levenshtein 거리 탐색

유연성은 Levenshtein 거리입니다. 한 문자열을 다른 문자열로 변환하는 데 필요한 최소 편집 횟수(삽입, 삭제 또는 대체)를 계산하여 두 문자열 간의 유사성을 비교합니다.

그러나 Levenshtein 거리의 단점은 계산 오버헤드입니다. 거리를 계산하려면 두 문자열이 모두 필요합니다. 이는 대규모 데이터 세트를 처리할 때 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

Soundex와 Levenshtein Distance 결합

속도와 정확성을 모두 달성하기 위해 하이브리드 접근 방식을 구현할 수 있습니다. 초기 일치 항목은 Soundex를 사용하여 필터링하여 검색 범위를 좁힐 수 있습니다. 이는 방대한 데이터 세트를 처리할 때 특히 유용할 수 있습니다. 결과를 미세 조정하기 위해 Levenshtein 거리를 축소된 후보 집합에 적용하여 보다 정확한 일치를 제공할 수 있습니다.

사용 예

PHP에서는 다음을 수행할 수 있습니다. Soundex 인덱싱에는 soundex() 함수를 활용하고 Levenshtein 거리에는 levenshtein() 함수를 활용합니다. 다음은 예제 코드 조각입니다.

$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
    }
}

이 접근 방식은 Soundex 인덱싱 속도와 Levenshtein 거리의 정확성을 결합하여 효율적이고 안정적인 회사 이름 퍼지 일치를 제공합니다.

위 내용은 회사 이름의 효율적인 퍼지 일치를 위해 MySQL과 PHP를 어떻게 사용할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!