Wie können MySQL und PHP für einen effizienten Fuzzy-Matching von Firmennamen verwendet werden?

Nutzung von MySQL und PHP für den effizienten Fuzzy-Abgleich von Firmennamen

Um die Benutzererfahrung bei der Autovervollständigungsfunktion zu verbessern, ist es entscheidend, eine effiziente Methode zu finden für Fuzzy-Matching großer Mengen von Firmennamen. In diesem Fall ist die Berücksichtigung von Geschwindigkeit und Genauigkeit von größter Bedeutung.

Bewertung der Soundex-Indizierung

Obwohl die Soundex-Indizierung eine schnelle Lösung darstellen kann, weist sie Einschränkungen bei der Erfassung von Nuancen in Namen auf , insbesondere längere Saiten mit Variationen gegen Ende. Darüber hinaus kann es weniger effektiv sein, wenn ein Name falsch eingegeben wird, da es stark vom ersten Zeichen abhängt.

Levenshtein-Entfernung erkunden

Ein alternativer Ansatz, der mehr bietet Flexibilität ist Levenshtein-Distanz. Es vergleicht die Ähnlichkeit zwischen zwei Zeichenfolgen, indem es die Mindestanzahl an Bearbeitungen (Einfügungen, Löschungen oder Ersetzungen) berechnet, die erforderlich sind, um eine in die andere umzuwandeln.

Der Nachteil der Levenshtein-Distanz ist jedoch ihr Rechenaufwand erfordert beide Strings, um den Abstand zu berechnen. Dies kann sich auf die Leistung beim Umgang mit großen Datensätzen auswirken.

Kombination von Soundex und Levenshtein Distance

Um sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit zu erreichen, kann ein hybrider Ansatz implementiert werden. Erste Übereinstimmungen können mit Soundex gefiltert werden, um die Suche einzugrenzen. Dies kann besonders nützlich sein, wenn große Datensätze verarbeitet werden. Zur Feinabstimmung der Ergebnisse kann die Levenshtein-Distanz auf die reduzierte Gruppe von Kandidaten angewendet werden, um eine genauere Übereinstimmung zu erzielen.

Beispielverwendung

In PHP ist dies möglich Verwenden Sie die Funktion soundex() für die Soundex-Indizierung und die Funktion levenshtein() für die Levenshtein-Distanz. Unten ist ein Beispielcode-Snippet:

$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
    }
}

Dieser Ansatz kombiniert die Geschwindigkeit der Soundex-Indizierung mit der Genauigkeit der Levenshtein-Distanz und ermöglicht so einen effizienten und zuverlässigen Fuzzy-Abgleich von Firmennamen.

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