MySQL 中的 Levenshtein 距离模糊匹配如何改进公司名称自动完成？

使用 PHP 模糊匹配 MySQL 中的公司名称以进行自动补全

背景：

用户输入公司名称为大型字符串的一部分，并且您的系统需要自动执行与现有公司名称数据库的匹配过程。虽然直接的字符串匹配可能很慢，但找到保持准确性和性能的最佳解决方案至关重要。

Soundex 索引：

SOUNDEX() 是一个 MySQL 函数，它生成基于字符串前几个字符的语音表示。这可以帮助加快搜索发音相似的公司名称的速度。然而，它面临着某些限制：

• 对较长字符串的有限区分
• 依赖于第一个字符进行匹配
• MySQL 中的非 ASCII 输入问题

编辑距离：

编辑距离是一种更高级的字符串相似度度量，它考虑字符串中的插入、删除和替换。这种方法提供了更大的灵活性，但需要更多的计算。

实现：

要在 MySQL 中实现与 Levenshtein 距离的模糊匹配，您可以使用类似可用的存储函数在 codejanitor.com。此函数接受两个字符串作为输入并返回它们的编辑距离。

示例匹配：

// 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();
}

其他注意事项：

• 编辑距离的阈值应仔细设置以平衡
• 对于大型数据集，对编辑距离建立索引可以提高查询效率。
• 根据具体需求还可以考虑其他模糊匹配技术，例如余弦相似度或杰卡德距离.

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