- c - 在位数组中找到第一个零
- linux - Unix 显示有关匹配两种模式之一的文件的信息
- 正则表达式替换多个文件
- linux - 隐藏来自 xtrace 的命令
我知道这个问题已经被问了很多次了。我想要关于哪种算法适合近似字符串匹配的建议。
该应用程序专门用于公司名称匹配,除此之外别无其他。
最大的挑战可能是公司结尾名称部分和简称部分例子:1. companyA pty ltd vs companyA pty。有限公司与公司A2. WES 工程 vs W.E.S.工程学(极少发生)
您认为 Levenshtein Edit Distance 是否足够?
我正在使用 C#
问候,最大
最佳答案
您可以使用各种字符串距离度量。
我会推荐 Jaro-Winkler .与比较结果以离散编辑单元为单位的编辑距离不同,JW 给你的分数是 0-1。它特别适用于专有名称。另请参阅 this nice tutorial和 this SO question.
我没有使用过 C#,但这里有一些我在网上找到的 JW 实现:
Impl 1 (如果您查看文件列表,它们也有 DOT NET 版本)
如果您想进行更复杂的匹配,您可以尝试对公司名称中常见的单词形式进行一些自定义规范化,例如 ltd/limited、inc/incorporated、corp/corporation
考虑到不区分大小写、缩写等。如果您计算这种方式
distance (normalize("foo corp."),
normalize("FOO CORPORATION") )
你得到的结果应该是 0 而不是 14(如果你计算 levenshtein 编辑距离,你会得到这个结果)。
关于c# - 近似字符串匹配,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/4212634/
所以我必须用以下方法来近似 Pi:4*(1-1/3+1/5-1/7+1/9-...)。它也应该基于迭代次数。所以函数应该是这样的: >>> piApprox(1) 4.0 >>> piApprox(1
输入:图 G 输出:多个独立集,使得一个节点对所有独立集的成员资格是唯一的。因此,节点与它自己的集合中的任何节点都没有连接。这是一个示例路径。 由于这里需要澄清,因此再次改写: 将给定的图划分为多个集
我已经使用查找表和低阶多项式近似实现了定点 log2 函数,但对整个 32 位定点范围 [-1,+1) 的准确度不太满意。输入格式为 s0.31,输出格式为 s15.16。 我在这里发布这个问题,以便
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它可以帮助我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注
我的目标是近似二项式变量总和的分布。我使用以下纸张The Distribution of a Sum of Binomial Random Variables作者:肯·巴特勒和迈克尔·斯蒂芬斯。 我想
我知道有方法 approximate cubic Bezier curves ( this page 也是一个很好的引用),但是有没有更快的方法来逼近 N 次贝塞尔曲线?还是只能使用下面的概括? 来自
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它有助于我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注意
我是 C++ 和编码本身的初学者,所以请原谅任何词汇错误。我找不到这个具体问题,但在互联网上找到了类似的问题,但我仍然很难获得我需要的结果。 所以我使用莱布尼茨公式来近似 pi,即: pi = 4 ·
有多种方法可以通过显示名称查找联系人。例如这个答案Android - Find a contact by display name 但是我需要找到模糊匹配的联系人。例如如果找不到“Kim”,我需要返回
我一直在尝试使用以下代码使用级数表示来近似 e 以获得尽可能多的精度数字,但无论我计算多少项,精度数字的数量似乎都保持不变。即: 2.718281984329223632812500000000000
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它可以帮助我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注
大多数拥有CS学位的人当然会知道Big O stands for是什么。 它可以帮助我们评估算法的可扩展性。 但是我很好奇,您如何计算或估算算法的复杂性? 最佳答案 我会尽力在这里简单地解释它,但要注
大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么是Big O stands for。 它有助于我们衡量一个算法的实际效率,如果您知道在what category the problem you are try
大多数拥有计算机科学学位的人肯定知道什么是Big O stands for。 它有助于我们衡量一个算法的实际效率,如果您知道在what category the problem you are try
我做了很多随机的数学程序来帮助我完成作业(合成除法是最有趣的),现在我想反转一个激进的表达式。 例如,在我方便的 TI 计算器中我得到 .2360679775 好吧,我想将该数字转换为等效的无理数表达
我可以通过 CPU 分析器看到,compute_variances() 是我项目的瓶颈。 % cumulative self self total
大多数拥有 CS 学位的人肯定知道什么 Big O stands for . 它帮助我们衡量算法的可扩展性。 但我很好奇,你如何计算或近似算法的复杂性? 最佳答案 我会尽我所能用简单的术语在这里解释它
这是迄今为止我的代码, from math import * def main(): sides = eval(input("Enter the number of sides:"))
关闭。这个问题是not reproducible or was caused by typos .它目前不接受答案。 这个问题是由于错别字或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topi
大多数拥有 CS 学位的人肯定知道什么 Big O stands for . 它帮助我们衡量算法的扩展性。 但我很好奇,你如何计算或近似算法的复杂性? 最佳答案 我会尽我所能用简单的术语在这里解释它,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!