MySQL 中的 Levenshtein 距離模糊匹配如何改善公司名稱自動完成？

使用PHP 模糊匹配MySQL 中的公司名稱以進行自動補全

背景：

用戶輸入公司名稱為大型字串的一部分，並且您的系統需要自動執行與現有公司名稱資料庫的配對過程。雖然直接的字串匹配可能很慢，但找到保持準確性和效能的最佳解決方案至關重要。

Soundex 索引：

SOUNDEX() 是一個 MySQL 函數，它產生基於字串前幾個字的語音表示。這可以幫助加快搜尋發音相似的公司名稱的速度。然而，它面臨著某些限制：

• 對較長字串的有限區分
• 依賴第一個字元進行匹配
• MySQL 中的非ASCII 輸入問題

編輯距離：

編輯距離是一種更高級的字串相似度量，它考慮字串中的插入、刪除和替換。這種方法提供了更大的靈活性，但需要更多的計算。

實作：

要在 MySQL 中實現與 Levenshtein 距離的模糊匹配，您可以使用類似可用的儲存函數在 codejanitor.com。此函數接受兩個字串作為輸入並傳回它們的編輯距離。

範例比對：

// 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();
}

其他注意事項：

• 編輯距離的閾值應仔細設定距離的閾值應仔細設定距離的閾值以平衡
• 對於大型資料集，對編輯距離建立索引可以提高查詢效率。
• 根據特定需求也可以考慮其他模糊配對技術，例如餘弦相似度或傑卡德距離.

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