Wie kann Fuzzy Matching mit Levenshtein Distance in MySQL die automatische Vervollständigung von Firmennamen verbessern?

Fuzzy-Matching von Firmennamen in MySQL mit PHP zur automatischen Vervollständigung

Hintergrund:

Benutzer geben Firmennamen ein als Teil einer großen Zeichenfolge, und Ihr System muss den Abgleichsprozess mit einer vorhandenen Datenbank mit Firmennamen automatisieren. Während ein einfacher String-Abgleich langsam sein kann, ist es entscheidend, die optimale Lösung zur Aufrechterhaltung von Genauigkeit und Leistung zu finden.

Soundex-Indexierung:

SOUNDEX() ist eine MySQL-Funktion, die generiert eine phonetische Darstellung einer Zeichenfolge basierend auf ihren ersten Zeichen. Dies kann dazu beitragen, die Suche nach ähnlich klingenden Firmennamen zu beschleunigen. Allerdings gibt es bestimmte Einschränkungen:

• Eingeschränkte Unterscheidung bei längeren Zeichenfolgen
• Abhängigkeit vom ersten Zeichen für den Abgleich
• Probleme mit Nicht-ASCII-Eingaben in MySQL

Levenshtein Abstand:

Der Levenshtein-Abstand ist ein fortgeschritteneres Maß für die Ähnlichkeit von Zeichenfolgen, das Einfügungen, Löschungen und Ersetzungen in Zeichenfolgen berücksichtigt. Dieser Ansatz bietet mehr Flexibilität, erfordert aber mehr Rechenaufwand.

Implementierung:

Um Fuzzy-Matching mit Levenshtein-Distanz in MySQL zu implementieren, können Sie eine gespeicherte Funktion wie die verfügbare verwenden unter codejanitor.com. Diese Funktion verwendet zwei Zeichenfolgen als Eingabe und gibt deren Levenshtein-Abstand zurück.

Beispielübereinstimmung:

// 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();
}

Zusätzliche Überlegungen:

• Der Schwellenwert für die Levenshtein-Distanz sollte sorgfältig festgelegt werden, um Genauigkeit und Gleichgewicht auszubalancieren Leistung.
• Bei großen Datensätzen kann die Indizierung der Levenshtein-Abstände die Abfrageeffizienz verbessern.
• Andere Fuzzy-Matching-Techniken, wie z. B. Kosinusähnlichkeit oder Jaccard-Abstand, können je nach spezifischen Anforderungen ebenfalls in Betracht gezogen werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Fuzzy Matching mit Levenshtein Distance in MySQL die automatische Vervollständigung von Firmennamen verbessern?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!