如何使用 Levenshtein Distance 计算 MySQL 中的字符串相似度百分比？

在 MySQL 中计算字符串相似度

在 MySQL 等数据库管理系统中，比较文本字符串的相似度是一个常见的需求。本文探讨了一种使用 MySQL 函数计算两个字符串之间相似性百分比的通用方法。

使用 Levenshtein 距离计算字符串相似度

Levenshtein 距离是衡量编辑（插入）数量的指标、删除或替换）将一个字符串转换为另一个字符串所需的。相似度分数越高，表示字符串之间越相似。

在 MySQL 中，LEVENSHTEIN() 函数计算两个字符串之间的 Levenshtein 距离。要获得相似度百分比，我们可以使用以下公式：

Similarity Percentage = (1 - (Levenshtein Distance / Length of Longest String)) * 100

MySQL 实现

要在 MySQL 中实现此方法，请创建以下两个函数：

编辑 ()函数：

CREATE FUNCTION `LEVENSHTEIN`(s1 TEXT, s2 TEXT) RETURNS INT(11)
DETERMINISTIC
BEGIN
    # ... Function implementation ...
END;

LEVENSHTEIN_RATIO() 函数：

CREATE FUNCTION `LEVENSHTEIN_RATIO`(s1 TEXT, s2 TEXT) RETURNS INT(11)
DETERMINISTIC
BEGIN
    # ... Function implementation ...
END;

示例用法

考虑问题中提供的示例：

SET @a = "Welcome to Stack Overflow";
SET @b = "Hello to stack overflow";

要计算的查询@a 和 @b 之间的相似度百分比为：

SELECT LEVENSHTEIN_RATIO(@a, @b) AS SimilarityPercentage;

此查询将返回值 60，表示两个字符串之间的相似度为 60%。

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