Bagaimanakah Pemadanan Fuzzy dengan Jarak Levenshtein dalam MySQL Dapat Meningkatkan Pelengkapan Auto Nama Syarikat?

Pemadanan Kabur Nama Syarikat dalam MySQL dengan PHP untuk Penyiapan Auto

Latar Belakang:

Pengguna memasukkan nama syarikat sebagai sebahagian daripada rentetan yang besar, dan sistem anda perlu mengautomasikan proses pemadanan dengan pangkalan data nama syarikat yang sedia ada. Walaupun padanan rentetan mudah boleh menjadi perlahan, mencari penyelesaian optimum untuk mengekalkan ketepatan dan prestasi adalah penting.

Pengindeksan Soundex:

SOUNDEX() ialah fungsi MySQL yang menjana perwakilan fonetik rentetan berdasarkan beberapa aksara pertamanya. Ini boleh membantu mempercepatkan carian untuk nama syarikat yang serupa. Walau bagaimanapun, ia menghadapi had tertentu:

• Diskriminasi terhad untuk rentetan yang lebih panjang
• Pergantungan pada aksara pertama untuk pemadanan
• Isu dengan input bukan ASCII dalam MySQL

Levenshtein Jarak:

Jarak Levenshtein ialah ukuran persamaan rentetan yang lebih maju yang mempertimbangkan sisipan, pemadaman dan penggantian dalam rentetan. Pendekatan ini memberikan lebih fleksibiliti tetapi memerlukan lebih banyak pengiraan.

Pelaksanaan:

Untuk melaksanakan padanan kabur dengan jarak Levenshtein dalam MySQL, anda boleh menggunakan fungsi tersimpan seperti yang tersedia di codejanitor.com. Fungsi ini mengambil dua rentetan sebagai input dan mengembalikan jarak Levenshtein mereka.

Contoh Padanan:

// 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();
}

Pertimbangan Tambahan:

• Ambang untuk jarak Levenshtein hendaklah ditetapkan dengan teliti untuk mengimbangi ketepatan dan prestasi.
• Untuk set data yang besar, mengindeks jarak Levenshtein boleh meningkatkan kecekapan pertanyaan.
• Teknik padanan kabur lain, seperti persamaan kosinus atau jarak Jaccard, juga boleh dipertimbangkan bergantung pada keperluan khusus.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Pemadanan Fuzzy dengan Jarak Levenshtein dalam MySQL Dapat Meningkatkan Pelengkapan Auto Nama Syarikat?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!