Heim Datenbank MySQL-Tutorial Wie kann ich den Fuzzy-Firmennamenabgleich in MySQL mit PHP zur automatischen Vervollständigung implementieren?

Wie kann ich den Fuzzy-Firmennamenabgleich in MySQL mit PHP zur automatischen Vervollständigung implementieren?

Dec 14, 2024 pm 04:52 PM

How can I implement fuzzy company name matching in MySQL with PHP for auto-completion?

Fuzzy Company Name Matching in MySQL mit PHP zur automatischen Vervollständigung

Einführung

Ergebnis Fuzzy-Matches für Firmennamen sind eine häufige Aufgabe in Autovervollständigungssystemen. Diese Aufgabe kann aufgrund der großen Anzahl potenziell passender Unternehmen und der Notwendigkeit effizienter Suchalgorithmen eine Herausforderung sein.

Soundex-Indexierung

Ein Ansatz für Fuzzy-Matching ist die Verwendung von Soundex Indizierung. Soundex ist ein phonetischer Algorithmus, der Wörter basierend auf ihrer Aussprache kodiert. Dies ermöglicht eine ungefähre Übereinstimmung von Wörtern, auch wenn sie unterschiedliche Schreibweisen haben. Die Soundex-Indizierung weist jedoch Einschränkungen auf, z. B. kann sie nicht zwischen längeren Zeichenfolgen unterscheiden und der erste Buchstabe muss gleich sein.

Levenshtein-Distanz

Ein fortgeschrittenerer Ansatz Beim Fuzzy-Matching wird die Levenshtein-Distanz verwendet. Der Levenshtein-Abstand misst die Anzahl der Einfügungen, Löschungen oder Ersetzungen, die erforderlich sind, um eine Zeichenfolge in eine andere umzuwandeln. Im Gegensatz zu Soundex weist diese Methode nicht die zuvor genannten Nachteile auf.

Verwendung der Levenshtein-Distanz in PHP

Die Website codejanitor.com bietet ein Beispiel für eine in MySQL gespeicherte Funktion, die berechnet die Levenshtein-Distanz. Mit dieser Funktion können Sie wie folgt einen Fuzzy-Abgleich für Firmennamen durchführen:

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// 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";

}

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