如何在PHP和MySQL中实现高效的公司名称模糊匹配？

使用 PHP 和 MySQL 自动完成输入的模糊匹配公司名称

用户经常导入大量公司名称列表，这可能会导致延迟由于数据库大小不断增长，使用直接字符串匹配。优化此流程并在用户输入时向用户提供实时建议需要更有效的方法。

使用 Soundex 进行模糊匹配

一个潜在的解决方案是为公司建立索引使用 SOUNDEX() 函数命名。该函数将字符串转换为语音表示形式，有效地将发音相似的名称分组在一起。虽然 SOUNDEX 相对较快，但它有局限性：

• 它强调前几个字符，可能导致较长字符串的错误匹配。
• 它需要名称的第一个字母相同，限制了具有不同初始字符的公司的准确性。
• 它可能无法与非拉丁语正常工作

用于更高级匹配的编辑距离

为了更精确的模糊匹配，请考虑编辑距离，它测量编辑（插入、删除）的数量或替换）将一个字符串转换为另一个字符串所需的。这提供了更大的灵活性，但计算成本更高。

组合方法以获得最佳结果

根据您的具体要求，您可能需要使用 SOUNDEX 进行初始自动完成建议并回退到 Levenshtein 距离以进行更精细的匹配。这种混合方法在速度和准确性之间取得了平衡。

PHP 中的用法示例

// Calculate Soundex code for company names
$stmt = $mysqli->prepare("SELECT company_id, SOUNDEX(name) FROM companies");
$stmt->execute();
$result = $stmt->get_result();

// Get user input and convert to Soundex
$userInput = "Microsift";
$userInputSoundex = soundex($userInput);

// Query for matching company IDs
$stmt = $mysqli->prepare("SELECT company_id FROM companies WHERE SOUNDEX(name) = ?");
$stmt->bind_param("s", $userInputSoundex);
$stmt->execute();
$result = $stmt->get_result();

// Further refine results using Levenshtein distance (optional)
while ($row = $result->fetch_assoc()) {
    $companyId = $row['company_id'];
    $levenshteinDistance = levenshtein($userInput, $row['name']);

    if ($levenshteinDistance < 3) {
        // Consider as a match
    }
}

通过利用这些技术，您可以实现高效的模糊匹配系统增强用户体验并优化数据库性能。

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