Bagaimanakah MySQL dan PHP Boleh Digunakan untuk Pemadanan Fuzzy yang Cekap bagi Nama Syarikat?

Memanfaatkan MySQL dan PHP untuk Pemadanan Fuzzy Cekap Nama Syarikat

Untuk meningkatkan pengalaman pengguna dalam fungsi autolengkap, adalah penting untuk mencari kaedah yang cekap untuk padanan kabur set besar nama syarikat. Dalam kes ini, mempertimbangkan kedua-dua kelajuan dan ketepatan adalah yang terpenting.

Menilai Pengindeksan Soundex

Walaupun pengindeksan Soundex mungkin memberikan penyelesaian yang cepat, ia mempunyai had untuk menangkap nuansa dalam nama , terutamanya rentetan yang lebih panjang dengan variasi ke arah akhir. Selain itu, ia boleh menjadi kurang berkesan apabila nama dimasukkan dengan salah, kerana ia sangat bergantung pada aksara pertama.

Meneroka Jarak Levenshtein

Pendekatan alternatif yang menawarkan lebih banyak fleksibiliti ialah jarak Levenshtein. Ia membandingkan persamaan antara dua rentetan dengan mengira bilangan minimum suntingan (sisipan, pemadaman atau penggantian) yang diperlukan untuk mengubah satu kepada yang lain.

Walau bagaimanapun, kelemahan jarak Levenshtein ialah overhed pengiraannya, kerana ia memerlukan kedua-dua rentetan untuk mengira jarak. Ini boleh memberi kesan kepada prestasi apabila berurusan dengan set data yang besar.

Menggabungkan Jarak Soundex dan Levenshtein

Untuk mencapai kedua-dua kelajuan dan ketepatan, pendekatan hibrid boleh dilaksanakan. Padanan awal boleh ditapis menggunakan Soundex untuk mengecilkan carian. Ini amat berguna apabila mengendalikan set data yang luas. Untuk memperhalusi keputusan, jarak Levenshtein boleh digunakan pada set calon yang dikurangkan, memberikan padanan yang lebih tepat.

Contoh Penggunaan

Dalam PHP, anda boleh gunakan fungsi soundex() untuk pengindeksan Soundex dan fungsi levenshtein() untuk jarak Levenshtein. Di bawah ialah contoh coretan kod:

$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
    }
}

Pendekatan ini menggabungkan kelajuan pengindeksan Soundex dengan ketepatan jarak Levenshtein, memberikan padanan kabur yang cekap dan boleh dipercayai bagi nama syarikat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah MySQL dan PHP Boleh Digunakan untuk Pemadanan Fuzzy yang Cekap bagi Nama Syarikat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!