故事起源于工作的一个实际问题，要分析两个文本序列间的相似性，然后就想着干脆把一些常见的字符串相似性内容一并整理一下好了。
Levenshtein算法是一种用于比较两个字符串的算法，可以计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小操作数，操作包括插入、删除和替换等。
最近参与了了一个日志和告警的数据挖掘项目，里面用到的一些思路在这里和大家做一个分享。
jvm-sandbox-repeater 是阿里开源的一款可基于 jvm-sandbox (阿里另一开源项目)可对应用目标 jvm 进行动态增强同时对目标服务的指定流量进行录制及回放的工具，使用过程中遇到如下问题:
有这样一个需求：需要对于用户发布的内容标题进行相似度对比，如果有之前的内容和当前发布的内容标题相似度到达某个阈值时则禁止发布或进行其他的一些操作。
在上一期中，我们介绍了API资产的识别技术，探讨了API资产的定义以及各类风格API的识别技术。在本期中，我们将继续介绍API资产识别中的API聚合技术。
在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”，关于原理和C#实现做个记录。 据百度百科介绍： 编辑距离，又称Levenshtein距离（也叫做Edit Distance），是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。 例如将kitten一字转成sitting： sitten （k→s） sittin （e→i） sitting （→g） 俄罗斯
因为发送邮件要限制发送频率，有一些邮件都是同类型的邮件，只是时间不一样，这样就需要判断发送邮件内容的相似度。网上找了相关方法，发现这个 similar_text 是可以用的，而且很好用，不会有计算不准的情况。有时候不自己试试，真的很容易被网上的言论误导。
动态规划的基本思想 动态规划的基本思想在于发现和定义问题中的子问题，这里子问题可也以叫做状态；以及一个子问题到下一个子问题之间 是如何转化的 也就是状态转移方程 因此我们遇到一个问题的时候 应该想一想这个问题是否能用某种方式表示成一个小问题，并且小问题具有最优子结构 最优子结构：问题的最优解由相关子问题的最优解组合而成，这些子问题可以独立求解 关于最优子结构 我们来看2个示例 1、求无权有向图中q-t的最短路径 如果q-t间的最短路径经过了点w 那么我们可以证明 q-w w-t也均是最短路径 所以无
莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。 在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。
本文探讨了基于字符串相似度、语义相似度的文本相似度计算方法，并分析了这些方法在文本相似度计算中的优缺点。同时，本文还介绍了一种基于深度学习的方法，该方法在文本相似度计算上具有较好的性能。
隐私清除是手机质检的重要一环，我们回收的手机在经过自动化质检完成后，会对手机进行隐私清除。
作者：faithchen，腾讯 PCG 测试开发工程师 一、背景 自动化测试对于我们提升研发效能、CI/CD(持续集成/持续交付)是不可或缺的部分。在后台自动化测试中，接口测试尤为重要，它能够保证被测后台服务的质量，以及接口逻辑的正确性等，帮助我们快速测试功能、提高测试覆盖率、把控质量风险等。 1.1 后台接口测试 接口测试是功能测试的一种，是测试系统组件间接口的一种测试，重点在于检验对于服务接口的数据交换的正确性，一般全部依赖真实链路，测试时需要启动被测服务。如下图是某个Server A的接口测试
python自带的字符串相似度检测库 difflib query_str = '市公安局' s1 = '广州市邮政局' s2 = '广州市公安局' s3 = '广州市检查院' print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s1).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(None, query_str, s2).quick_ratio()) print(difflib.SequenceMatcher(No
最近好久没有写文章了，上一篇文章还是九月十一的时候写的，距今已经两个月了，期间一直在忙一些工作上的事情，今天终于有点空闲，所以写一篇文章散散心。
Milvus (https://milvus.io/) 向量搜索引擎开源半年以来，全球已经有数百家企业或组织用户。焦点科技是一家以 B2B 外贸交易为主营业务的科技公司，也是 Milvus 的用户。
但是经过我们仔细一想，赫然发现，俩个函数的算法应该是一模一样的。唯一的区别就是，进来的个人信息和择偶标准 是女方，还是男方而已，也就是对调一下而已。
Python，被称为一种“胶水”语言。简单易学，快速上手，快速收益。近期因需要分析点数据，又重新拾起来，并快速解决问题。特总结一下，作为工具类语言，Python 还是非常不错的，推荐使用。
Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。
Apache-commons-lang中的StringUtils工具类中提供了相当丰富的方法，涉及到判断，截取，排序，选择，查找，计算，替换，转换等方面。
Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。
我们大家知道无论哪种语言，字符串操作都是一个重要的基础，往往是简单而重要。PHP给我们提供了大量的字符串操作函数，功能强大，使用也比较简单，这里为大家总结九类字符串函数。 1. 查找字符位置函数 strpos($str,search,[int]): 查找search在$str中的第一次位置从int开始 stripos($str,search,[int]): 函数返回字符串在另一个字符串中第一次出现的位置 strrpos($str,search,[int]): 查找search在$str中的最后一次出
搜索引擎里有一个很重要的话题，就是文本纠错，主要有两种做法，一是从词典纠错，一是分析用户搜索日志，今天我们探讨使用基于词典的方式纠错，核心思想就是基于编辑距离，使用BK树。下面我们来逐一探讨： 编辑距离 1965年，俄国科学家Vladimir Levenshtein给字符串相似度做出了一个明确的定义叫做Levenshtein距离，我们通常叫它“编辑距离”。 字符串A到B的编辑距离是指，只用插入、删除和替换三种操作，最少需要多少步可以把A变成B。例如，从FAME到GATE需要两步（两次替换），从GAME到A
在我们的日常工作中，特别是数据分析、地理信息系统 (GIS) 开发，或者在线零售等行业中，经常会遇到处理包含地址信息的文本数据这个棘手的任务。 面对大量规格不统一，格式不一致的非结构化地址数据，想要从中快速地提取分级地址、联系人、电话等，简直就是不可能完成的任务。 即使费九牛二虎之力写一个处理程序，也经不起国家统计局对地区信息的调整。到现在我还清楚地记得，当北京亦庄地区被命名为北京经济开发区时，我和小伙伴们通宵达旦修正系统中地址信息地狼狈样子…… 那么，有没有办法能快速解决者地址提取问题呢？ 你猜的没错，确实有，那就是 —— addressrec。
第1,3和5行可能指的是拼写和格式略有偏差的同一个人。在小型数据集中，可以手动清洁细胞。但是在庞大的数据集中呢？如何梳理成千上万的文本条目并将类似的实体分组？
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助 Meta AI（Facebook Research）出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
PHP字符串处理函数中有一个similar_text用于计算两个字符串的相似程度。今天来看看similar_text如何实现的。
最近在做一个海量图片检索的项目，可以简单的理解为“以图搜图”，这个功能一开始是搜索引擎带火的，但是后来在电商领域变得非常实用。在制作这个图片检索的项目前，笔者搜索了一些资料，如今项目临近结尾，便在这里做一些简单的分享。本文先介绍图像检索最基础的一部分知识——利用 Python 检测图像相似度。
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。
Jieba分词是目前使用比较多的中文分词工具，我们在做文本处理以及关键词处理的时候经常需要使用分词技术提取我们需要的核心词信息。
文本相似度是指衡量两个文本的相似程度，相似程度的评价有很多角度：单纯的字面相似度（例如：我和他 v.s. 我和她），语义的相似度（例如：爸爸 v.s. 父亲）和风格的相似度（例如：我喜欢你 v.s. 我好喜欢你耶）等等。
本类适用于比较2个字符的相似度，代码如下： using System; using System.Collections.Generic; using System.Text; public class StringCompute { #region 私有变量 /// /// 字符串1 /// private char[] _ArrChar1; /// /// 字符串2 /// <
衡量两条向量之间的距离，可以将某一张图片通过特征提取来转换为一个特征向量。衡量两张图片的相似度就可以通过衡量这两张图片对应的两个特征向量之间的距离来判断了。
编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫 Levenshtein Distance。一个字符串可以通过增加一个字符，删除一个字符，替换一个字符得到另外一个字符串，假设，我们把从字符串A转换成字符串B，前面3种操 作所执行的最少次数称为AB相似度 如 abc adc 度为 1 ababababa babababab 度为 2 abcd acdb 度为2
前段时间在做算法优化改动评测时，需要将测试服务器和线上服务器的结果转换成两个list，再对两个list进行结果验证。在进行两个list的距离相似度验证时，遇到了一点小波折，在这里和大家分享下~
参考资料：https://help.salesforce.com/articleView?id=managing_duplicates_overview.htm Salesforce 很重要的一个平台
最近由于工作项目，需要判断两个txt文本是否相似，于是开始在网上找资料研究，因为在程序中会把文本转换成String再做比较，所以最开始找到了这篇关于 距离编辑算法 Blog写的非常好，受益匪浅。
本文介绍了如何使用Python和OpenCV库实现图像的局部敏感哈希(LSH)算法，并通过具体实验展示了该算法的有效性。同时，本文还探讨了如何将LSH算法应用于海量数据查找中，提供了一种高效的海量数据查找方法。
在业务中我们经常会遇到查重的需求，例如给定一个文本字符串，判断在已有的文档中，是否存在与其相似的。
做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
欧氏距离是两个点在 n 维空间中直线距离的度量。它是最常见的距离度量方法之一，用于计算两个向量之间的距离。欧氏距离的公式如下：
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索，但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势，但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索，要分为两个步骤：搜索和排序。搜索的方法有很多，为了高效一般进行字符串或关键词匹配，而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的，例如使用倒排的方法很难找到Head节点，此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
距离(distance，差异程度)、相似度(similarity，相似程度)方法可以看作是以某种的距离函数计算元素间的距离，这些方法作为机器学习的基础概念，广泛应用于如：Kmeans聚类、协同过滤推荐算法、相似度算法、MSE损失函数、正则化范数等等。本文对常用的距离计算方法进行归纳以及解析，分为以下几类展开：
PostgrSQL有个模块叫pg_trgm，可以对字符串来进行比较相似度，并通过加GIST或者GIN索引来达到提速的效果。在一般的RDBMS中这种需求都会进行全表扫描的，但是PG如果加了这个模块，在一定场景下就可以使用索引来提速了。 一、背景 我们有一个需求根据人员的拼音码(或者药品的拼音码)进行搜索，因为拼音码不一定是全的，故通常给的方案是模糊搜索，在拼音码的首尾两端各加一个百分号，但是效率通常很慢，一般情况下也不建议这么做。 二、环境 OS：CentOS 6.5 DB：PostgreSQL 9.3 三、步骤 1.因为DB是通过源码编译的，所以创建很简单，只要添加一个扩展
可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。
传统的Hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值，原理上仅相当于伪随机数产生算法。传统的hash算法产生的两个签名，如果原始内容在一定概率下是相等的；如果不相等，除了说明原始内容不相等外，不再提供任何信息，因为即使原始内容只相差一个字节，所产生的签名也很可能差别很大。所以传统的Hash是无法在签名的维度上来衡量原内容的相似度，而SimHash本身属于一种局部敏感哈希算法，它产生的hash签名在一定程度上可以表征原内容的相似度。
文章主要讲述了如何通过自然语言处理技术，如词向量、文本分类、情感分析等，来对文本进行相似性分析。同时，文章也介绍了一些具体的应用场景，如搜索引擎、文本分类、情感分析等。
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