要确定 MySQL 中存储的两个字符串之间的相似度,请考虑使用高效的算法,例如 Levenshtein 距离。这种方法计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的单字符编辑(添加、删除或替换)次数。
MySQL 提供了一系列字符串函数操纵。下面是一个计算两个字符串 s1 和 s2 之间的编辑距离的示例函数 (levenshtein):
CREATE FUNCTION `levenshtein`(s1 text, s2 text) RETURNS int(11) DETERMINISTIC BEGIN # Initialize variables DECLARE s1_len, s2_len, i, j, c, c_temp, cost INT; DECLARE s1_char CHAR; DECLARE cv0, cv1 text; SET s1_len = CHAR_LENGTH(s1), s2_len = CHAR_LENGTH(s2), cv1 = 0x00, j = 1, i = 1, c = 0; # Check for edge cases IF s1 = s2 THEN RETURN 0; ELSEIF s1_len = 0 THEN RETURN s2_len; ELSEIF s2_len = 0 THEN RETURN s1_len; ELSE # Main loop over s1 characters WHILE j <= s2_len DO SET cv1 = CONCAT(cv1, UNHEX(HEX(j))), j = j + 1; END WHILE; WHILE i <= s1_len DO SET s1_char = SUBSTRING(s1, i, 1), c = i, cv0 = UNHEX(HEX(i)), j = 1; # Inner loop over s2 characters WHILE j <= s2_len DO SET c = c + 1; IF s1_char = SUBSTRING(s2, j, 1) THEN SET cost = 0; ELSE SET cost = 1; END IF; SET c_temp = CONV(HEX(SUBSTRING(cv1, j, 1)), 16, 10) + cost; IF c > c_temp THEN SET c = c_temp; END IF; SET c_temp = CONV(HEX(SUBSTRING(cv1, j + 1, 1)), 16, 10) + 1; IF c > c_temp THEN SET c = c_temp; END IF; SET cv0 = CONCAT(cv0, UNHEX(HEX(c))), j = j + 1; END WHILE; SET cv1 = cv0, i = i + 1; END WHILE; END IF; # Return Levenshtein distance RETURN c; END
计算出编辑距离后,您可以计算相似度百分比如下:
CREATE FUNCTION `levenshtein_ratio`(s1 text, s2 text) RETURNS int(11) DETERMINISTIC BEGIN DECLARE s1_len, s2_len, max_len INT; SET s1_len = LENGTH(s1), s2_len = LENGTH(s2); IF s1_len > s2_len THEN SET max_len = s1_len; ELSE SET max_len = s2_len; END IF; RETURN ROUND((1 - LEVENSHTEIN(s1, s2) / max_len) * 100); END
例如,如果您有两个MySQL 中的字符串:
SET @a = "Welcome to Stack Overflow"; SET @b = "Hello to stack overflow";
使用 levenshtein_ratio 函数:
SELECT LEVENSHTEIN_RATIO(@a, @b);
将返回一个表示两个字符串之间相似度百分比的值,例如。所提供的示例为 60。
以上是MySQL中如何高效计算字符串相似度百分比?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!