如何利用MySQL和PHP進行公司名稱高效模糊匹配？

利用MySQL 和PHP 進行公司名稱高效模糊匹配

為了增強自動補全功能的用戶體驗，找到一種高效的方法至關重要用於模糊匹配大量公司名稱。在這種情況下，同時考慮速度和準確性至關重要。

評估Soundex 索引

雖然Soundex 索引可以提供快速解決方案，但它在捕獲名稱中的細微差別方面存在局限性，特別是較長的字符串，末端有變化。此外，當名稱輸入錯誤時，它的效率可能會降低，因為它嚴重依賴第一個字元。

探索 Levenshtein 距離

另一種方法，提供了更好的效果靈活性就是編輯距離。它透過計算將一個字串轉換為另一個字串所需的最小編輯次數（插入、刪除或替換）來比較兩個字串之間的相似性。

然而，編輯距離的缺點是其計算開銷，因為它需要兩個字串來計算距離。這可能會影響處理大型資料集時的效能。

結合 Soundex 和 Levenshtein Distance

為了同時實現速度和準確性，可以實施混合方法。可以使用 Soundex 過濾初始匹配項以縮小搜尋範圍。這在處理大量資料集時特別有用。為了微調結果，可以將編輯距離應用於減少的候選集，從而提供更精確的匹配。

範例用法

在 PHP 中，您可以使用 soundex() 函數進行 Soundex 索引，使用 levenshtein() 函數進行 Levenshtein 距離。以下是一個範例程式碼片段：

$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
    }
}

這種方法將 Soundex 索引的速度與 Levenshtein 距離的準確性相結合，提供高效可靠的公司名稱模糊匹配。

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