MySQL 中模糊公司名称匹配与 PHP 自动完成
简介
查找公司名称的模糊匹配是自动完成系统中的一项常见任务。由于潜在匹配公司数量众多且需要高效的搜索算法,此任务可能具有挑战性。
Soundex 索引
模糊匹配的一种方法是使用 Soundex索引。 Soundex 是一种语音算法,根据单词的发音对单词进行编码。这允许单词的近似匹配,即使它们具有不同的拼写。但是,Soundex 索引存在局限性,例如无法区分较长的字符串以及要求第一个字母相同。
Levenshtein Distance
更高级的方法模糊匹配是使用编辑距离。编辑距离衡量将一个字符串转换为另一字符串所需的插入、删除或替换的次数。与 Soundex 不同,此方法没有前面提到的缺点。
在 PHP 中使用 Levenshtein Distance
codejanitor.com 网站提供了一个 MySQL 存储函数的示例,计算编辑距离。您可以使用此功能对公司名称进行模糊匹配,如下所示:
// Load MySQL stored function (if not already loaded) if (!function_exists('Levenshtein')) { $sql = "CREATE FUNCTION Levenshtein(s1 VARCHAR(255), s2 VARCHAR(255)) RETURNS INT BEGIN DECLARE lv_s1, lv_s2 VARCHAR(255); DECLARE lv_len1, lv_len2, lv_i, lv_j, lv_c, lv_cost INT; DECLARE lv_arr1[255] INT; SET lv_s1 = LOWER(s1); SET lv_s2 = LOWER(s2); SET lv_len1 = LENGTH(lv_s1); SET lv_len2 = LENGTH(lv_s2); -- Initialize the array SET lv_arr1[1] = 0; FOR lv_i = 1 TO lv_len1 DO SET lv_arr1[lv_i + 1] = lv_i; END FOR; -- Step 2 FOR lv_j = 1 TO lv_len2 DO SET lv_c = lv_j; FOR lv_i = 1 TO lv_len1 DO IF SUBSTRING(lv_s1, lv_i, 1) = SUBSTRING(lv_s2, lv_j, 1) THEN SET lv_cost = 0; ELSE SET lv_cost = 1; END IF; SET lv_c = LEAST(lv_c + 1, lv_arr1[lv_i] + lv_cost, lv_arr1[lv_i - 1] + 1); SET lv_arr1[lv_i] = lv_c; END FOR; END FOR; RETURN lv_c; END;"; $result = $mysqli->query($sql); } // Execute fuzzy matching query $numWords = 0; $userInput = "Microsift"; $query = "SELECT company_name, Levenshtein('$userInput', company_name) AS distance FROM companies ORDER BY distance ASC"; $result = $mysqli->query($query); // Display results while ($row = $result->fetch_assoc()) { $numWords++; echo $row['company_name'] . " (" . $row['distance'] . ")\n"; } if ($numWords == 0) { echo "No matches found.\n"; }
以上是如何在 MySQL 中使用 PHP 实现模糊公司名称匹配并自动完成?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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