如何在PHP和MySQL中實現高效率的公司名稱模糊匹配？

使用PHP 和MySQL 自動完成輸入的模糊匹配公司名稱

用戶經常導入大量公司名稱列表，這可能會導致延遲由於資料庫大小不斷增長，使用直接字串匹配。優化此流程並在用戶輸入時向用戶提供即時建議需要更有效的方法。

使用 Soundex 進行模糊匹配

一個潛在的解決方案是為公司建立索引使用 SOUNDEX() 函數命名。該函數將字串轉換為語音表示形式，有效地將發音相似的名稱分組在一起。雖然 SOUNDEX 相對較快，但它有局限性：

• 它強調前幾個字符，可能導致較長字串的錯誤匹配。
• 它需要名稱的第一個字母相同，限制了具有不同初始字元的公司的準確性。
• 它可能無法與非拉丁語正常工作

用於更高級匹配的編輯距離

為了更精確的模糊匹配，請考慮編輯距離，它測量編輯（插入、刪除）的數量或替換）將一個字串轉換為另一個字串所需的。這提供了更大的靈活性，但計算成本更高。

組合方法以獲得最佳結果

根據您的特定要求，您可能需要使用SOUNDEX 進行初始自動完成建議並回退到Levenshtein 距離以進行更精細的匹配。這種混合方法在速度和準確性之間取得了平衡。

PHP 中的用法範例

// Calculate Soundex code for company names
$stmt = $mysqli->prepare("SELECT company_id, SOUNDEX(name) FROM companies");
$stmt->execute();
$result = $stmt->get_result();

// Get user input and convert to Soundex
$userInput = "Microsift";
$userInputSoundex = soundex($userInput);

// Query for matching company IDs
$stmt = $mysqli->prepare("SELECT company_id FROM companies WHERE SOUNDEX(name) = ?");
$stmt->bind_param("s", $userInputSoundex);
$stmt->execute();
$result = $stmt->get_result();

// Further refine results using Levenshtein distance (optional)
while ($row = $result->fetch_assoc()) {
    $companyId = $row['company_id'];
    $levenshteinDistance = levenshtein($userInput, $row['name']);

    if ($levenshteinDistance < 3) {
        // Consider as a match
    }
}

透過利用這些技術，您可以實現高效的模糊匹配系統增強用戶體驗並優化資料庫效能。

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