类似EDIT_DISTANCE_SIMILARITY的SnowFlake中的模糊匹配

SnowFlake中的模糊匹配类似于EDIT_DISTANCE_SIMILARITY。

模糊匹配是一种用于比较字符串相似度的算法。在SnowFlake中，模糊匹配可以通过使用EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数来实现。EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数计算两个字符串之间的编辑距离，并返回一个相似度分数。

编辑距离是衡量两个字符串之间差异程度的指标，它表示通过插入、删除和替换操作将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小操作次数。EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数返回的相似度分数越高，表示两个字符串越相似。

SnowFlake是腾讯云提供的一种云原生数据仓库解决方案。它具有高性能、高可用性和弹性扩展的特点，适用于大规模数据存储和分析场景。在SnowFlake中，可以使用EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数进行模糊匹配，以便在数据分析和查询过程中进行字符串相似度的计算和筛选。

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局部敏感哈希示意图（from: Piotr Indyk） LSH的基本思想是：将原始数据空间中的两个相邻数据点通过相同的映射或投影变换（projection）后，这两个数据点在新的数据空间中仍然相邻的概率很大，而不相邻的数据点被映射到同一个桶的概率很小。也就是说，如果我们对原始数据进行一些hash映射后，我们希望原先相邻的两个数据能够被hash到相同的桶内，具有相同的桶号。对原始数据集合中所有的数据都进行hash映射后，我们就得到了一个hash table，这些原始数据集被分散到了hash table的桶内，每个桶会落入一些原始数据，属于同一个桶内的数据就有很大可能是相邻的，当然也存在不相邻的数据被hash到了同一个桶内。因此，如果我们能够找到这样一些hash functions，使得经过它们的哈希映射变换后，原始空间中相邻的数据落入相同的桶内的话，那么我们在该数据集合中进行近邻查找就变得容易了，我们只需要将查询数据进行哈希映射得到其桶号，然后取出该桶号对应桶内的所有数据，再进行线性匹配即可查找到与查询数据相邻的数据。换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题，显然计算量下降了很多。那具有怎样特点的hash functions才能够使得原本相邻的两个数据点经过hash变换后会落入相同的桶内？这些hash function需要满足以下两个条件： 1）如果d(x,y) ≤ d1，则h(x) = h(y)的概率至少为p1； 2）如果d(x,y) ≥ d2，则h(x) = h(y)的概率至多为p2；其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1 < d2， h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换。满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive。而通过一个或多个(d1,d2,p1,p2)-sensitive的hash function对原始数据集合进行hashing生成一个或多个hash table的过程称为Locality-sensitive Hashing。使用LSH进行对海量数据建立索引（Hash table）并通过索引来进行近似最近邻查找的过程如下： 1. 离线建立索引（1）选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions；（2）根据对查找结果的准确率（即相邻的数据被查找到的概率）确定hash table的个数L，每个table内的hash functions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数；（3）将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table； 2. 在线查找（1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号；（2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）；（3）计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据； LSH在线查找时间由两个部分组成：（1）通过LSH hash functions计算hash值（桶号）的时间；（2）将查询数据与桶内的数据进行比较计算的时间。因此，LSH的查找时间至少是一个sublinear时间。为什么是“至少”？因为我们可以通过对桶内的属于建立索引来加快匹配速度，这时第（2）部分的耗时就从O(N)变成了O(logN)或O(1)（取决于采用的索引方法）。 LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。需要注意的是，LSH并不能保证一定能够查找到与query data point最相邻的数据，而是减少需要匹配的数据点个数的同时保证查找到最近邻的数据点的概率很大。二、LSH的应用 LSH的应用场景很多，凡是需要进行大量数据之间的相似度（或距离）计算的地方都可以使用LSH来加快查找匹配速度，下面列举一些应用：（1）查找网络上的重复网页互联网上由于各式各样的原因（例如转载、抄袭等）会存在很多重复的网页，因此为了提高搜索引擎的检索质量或避免重复建立索引，需要查找出重复的网页，以便进行一些处理。其大致的过程如下：将互联网的文档用一个集合或词袋向量来表征，然后通过一些hash运算来判断两篇文档之间的相似度，常用的有minhash+LSH、simhash。（2）查找相似新闻网页或文章与查找重复网页类似，可以通过hash的方法来判断两篇新闻网页或文章是否相

在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 d(x,y) >= 0 // 距离非负 d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该

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【编者按】本篇博文作者Luke Lovett是MongoDB公司的Java工程师，他展示了Mongo Connector经过2年发展后的蜕变——完成连接器两端的同步更新。期间，Luke还展示如何通过Elasticsearch实现模糊匹配。以下为译文：介绍假设你正在运行MongoDB。太好了，现在已经可以为基于数据库的所有查询进行精确匹配了。现在，设想你正要在你的应用中建立一个文本搜索功能，它必须去除拼写错误这个噪音，最终可能会得到一个相近的结果。为此，这个令人生畏的任务，你需要在Lucene、El

包子IT面试培训助你拿到理想的offer! [例题1] 找到一个字典中与当前输入string的edit distance [1]，(edit distance通常指最小的edit distance，即从一个单词通过add，delete, replace变成另一个单词所需要的最小步骤数)，为1的词 [思路] 最简单的方法就是把输入的string和字典里每个词比较edit distance，如果是一就返回比较好的edit distance算法要求n^2时间复杂度如果n是两个字符串的长度这样假设字典有m

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