MySQL의 Levenshtein Distance를 사용한 퍼지 매칭이 어떻게 회사 이름 자동 완성을 향상시킬 수 있습니까?

자동 완성을 위한 PHP와 MySQL의 회사 이름 퍼지 매칭

배경:

사용자는 다음과 같이 회사 이름을 입력합니다. 큰 문자열의 일부이며 시스템은 기존 회사 이름 데이터베이스와의 일치 프로세스를 자동화해야 합니다. 간단한 문자열 일치는 속도가 느릴 수 있지만 정확성과 성능을 유지하기 위한 최적의 솔루션을 찾는 것이 중요합니다.

Soundex Indexing:

SOUNDEX()는 다음을 생성하는 MySQL 함수입니다. 문자열의 처음 몇 글자를 기반으로 한 문자열의 음성 표현입니다. 이렇게 하면 비슷한 회사 이름을 검색하는 속도가 빨라질 수 있습니다. 그러나 특정 제한 사항이 있습니다.

• 긴 문자열에 대한 제한된 차별
• 일치 시 첫 번째 문자에 대한 의존성
• MySQL의 비ASCII 입력 관련 문제

레벤슈타인 거리:

Levenshtein 거리는 문자열의 삽입, 삭제 및 대체를 고려하는 고급 문자열 유사성 척도입니다. 이 접근 방식은 더 큰 유연성을 제공하지만 더 많은 계산이 필요합니다.

구현:

MySQL에서 Levenshtein 거리와 퍼지 일치를 구현하려면 사용 가능한 것과 같은 저장 함수를 사용할 수 있습니다. codejanitor.com에서. 이 함수는 두 개의 문자열을 입력으로 받아 해당 Levenshtein 거리를 반환합니다.

일치 예시:

// Calculate the Levenshtein distance between two names
$distance = levenshtein_distance('Microsoft', 'Microssift');

// Define a threshold for acceptable matches
$max_distance = 2;

if ($distance <= $max_distance) {
    // Suggest the closest match from your database
    $fuzzy_match = get_fuzzy_match('Microssift');
} else {
    // No close match found, suggest no matches
    $fuzzy_match = array();
}

추가 고려 사항:

• Levenshtein 거리의 임계값은 다음과 같이 신중하게 설정되어야 합니다. 정확성과 성능의 균형을 유지하세요.
• 대규모 데이터 세트의 경우 Levenshtein 거리를 인덱싱하면 쿼리 효율성이 향상될 수 있습니다.
• 특정 조건에 따라 코사인 유사성 또는 Jaccard 거리와 같은 기타 퍼지 매칭 기술도 고려할 수 있습니다. 요구 사항.

위 내용은 MySQL의 Levenshtein Distance를 사용한 퍼지 매칭이 어떻게 회사 이름 자동 완성을 향상시킬 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!