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nGram模糊搜索可能吗?

nGram模糊搜索是一种基于nGram算法的模糊搜索技术,可以实现在文本数据中进行模糊匹配和搜索。该技术将文本数据切分成一系列的n个连续字符片段,并构建索引以支持快速的模糊匹配。

nGram模糊搜索的优势在于可以处理拼写错误、输入错误或者部分匹配的情况,提高搜索的准确性和用户体验。它适用于各种文本数据的模糊搜索场景,比如搜索引擎、拼写纠错、自动补全、相关推荐等。

在腾讯云中,可以使用腾讯云的文本搜索引擎产品Tencent Cloud Search来实现nGram模糊搜索。Tencent Cloud Search提供了全文检索、模糊搜索、排序、过滤等功能,支持多种语言和文本类型的搜索需求。您可以通过以下链接了解更多关于Tencent Cloud Search的信息:Tencent Cloud Search产品介绍

需要注意的是,nGram模糊搜索是一种通用的技术,不依赖于特定的云计算品牌商。因此,在回答问题时并没有提及具体的云计算品牌商。

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前端-模糊搜索

这是搜索关键字 cfg时,会自动匹配到 config方法 同样,我们再看另一个例子 ?...通过关键字 bi会匹配到好几个结果 这个和一些编辑器的搜索功能很像,比如 sublime text,不需要知道关键字的完整拼写,只需要知道其中的几个字母即可。 那么这个功能在前端我们如何去实现呢?..., 然后拿这个正则去测试要搜索的列表,把符合要求的选项给拿出来即可 考虑到要高亮结果,我们还要生成对应的替换表达式,最后的函数如下 var escapeRegExp = /[-#$^*()+[]{}|\...reg,        replacement: replacer.join('')    };    return info; }; 调用 KeyReg把关键字传入,拿返回值的 regexp去检测搜索的列表...到目前为止我们只实现了搜索功能,按更优的体验来讲,在搜索结果中,要优先把相连匹配的放在首位,如 bi关键字,要把 bind结果放到 beginUpdate前面。第二个截图是有优化的地方的。

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    关于严格匹配我们很容易就能想到模糊查询,es本身也是能支持模糊查询的:方案选择方案一:模糊查询 wildcard && fuzzy 模糊查询的功能有点类似 mysql 中的 like,可以使用正则表达式的通配符来达到模糊搜索的效果...,模糊搜索的效率就会越低。...###模糊查询性能数据:对2000万数据进行模糊搜索:**耗时3s+** "took" : 3714, "timed_out" : false, "_shards" : {"total" : 48,..."successful" : 48,"skipped" : 0,"failed" : 0 }对2亿数据进行模糊搜索:耗时30s+ "took" : 32714, "timed_out" : false...方案二:N-gram 分词生产环境我们可以使用 N-gram 来代替 wildcard 实现模糊搜索功能,N-gram 分词器可以通过指定分词步长来对输入文本进行约束切割,本质上也是一种全文搜索

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    导读:本文对MySQL中几种常用的模糊搜索方式进行了介绍,包括LIKE通配符、RegExp正则匹配、内置字符串函数以及全文索引,最后给出了性能对比。 ?...01 引言 MySQL根据不同的应用场景,支持的模糊搜索方式有多种,例如应用最广泛的可能是Like匹配和RegExp正则匹配,二者虽然用法和原理都很相似,但实际上匹配原则却不尽相同,其中Like要求模式串与整个目标字段完全匹配才检索该记录...对于简单的判断模式串是否存在类型的模糊搜索,应用MySQL内置函数即可实现,例如Instr()、Locate()、Position()等。...本文不过多展开正则表达式相关介绍,仅在Like的基础上,简单介绍其与Like模糊搜索方式的区别。...words REGEXP '^hello'; 内置函数 对于包含某些特定模式串的模糊搜索,可以通过MySQL内置函数实现。

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    前言: 在ElementUi中,在带输入建议的输入框中进行搜索,发现只能通过首端匹配,如果输入的是非首字,将无法搜索。...首字搜索 输入豪或者豪大大,可搜索到豪大大香鸡...内容 非首字搜索 输入鸡,啥也搜不到 官方函数说明 autocomplete 是一个可带输入建议的输入框组件,fetch-suggestions是一个返回输入建议的方法属性...我们需要不管这个字在不在首位,只要在这个字符串里面,那就算找到,这就是我们的模糊搜索的要点。 既然如此,没找到是-1,那么让它大于-1不就可以了?...restaurant.host.toLowerCase().indexOf(queryString.toLowerCase()) > -1); python引申 毕竟,咱做测试的,大部分用的python会多亿些,那么看js代码可能会像我一样云里雾里

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    那么倒排索引存储的数据将会变成: titletagterm文档idterm文档id这1,2123451是1,2543212一张1 一幅2 很1 相当2 贵1,2 名画1,2 画1,2 二、搜索如何进行模糊匹配...搜索引擎使用倒排索引来进行模糊匹配,以上文为例,输入"很贵的画”搜索时: 首先输入词也进行分词"很/贵/画",然后用得到的term去和索引数据进行比对,得到:"很"->{1},“贵”->{1,2},"...画"->{1,2},然后"很"∩"贵"∩"画"={1},得到文档1为结果,模糊匹配在索引内部都是通过分词后的term精确匹配来计算的 2.1 关于匹配度 es的match查询通常可以带匹配度(默认是75%...),依旧输入"很贵的画",如果匹配度是100%,那么结果就是"很"∩"贵"∩"画"={1},如果匹配度降到75%(搜索词越短,75%的范围越模糊),那么结果(按正常理解)可以是("很"∩"贵)υ("贵"...∩"画")υ("很"∩"画")={1,2} 2.2 关于短的搜索词 上面说到短的搜索词75%的匹配度很模糊,因为貌似es有个匹配度自动降级,短词搜索的时候匹配度会自动降到最低,只要有一个term匹配就可以当作结果

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    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。...Index Cond: ((user_spell)::text ~~ '%CYL%'::text) Total runtime: 121.098 ms (6 rows) 四、说明 可以看出来模糊搜索也走了索引...similarity | similarity ------------+------------ 0 | 0 (1 row) 五、优点与不足 1.使用这个模块可以对需要使用模糊检索字符串的数据进行加索引提速...2.对字母或数字的相似度比较较为满意,对汉字还不支持 3.如果模糊检索的数据结果集较大,运行速度可能比较慢,比如只搜索一个字母匹配的 %C% (adsbygoogle = window.adsbygoogle

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    “非功能需求”属于模糊术语

    UMLChina潘加宇 我现在的观点是,“非功能需求”属于模糊术语,不过这个模糊是表达上的模糊,来源于历史习惯,继续使用的害处比“功能模块”、“用户需求”之类的术语要小。...模糊之处在于,针对“需求”集合,“功能需求”是一个子集,“非功能需求”的字面意思就是“功能需求”的补集,所以这两个相加就是全集了,“需求分为功能需求,非功能需求,设计约束”的表述是不严谨的。...这个可以,但是习惯上说到“非功能需求”,想到的是速度、可靠性等等,这也是出现模糊表达的原因。 (3)把“非功能需求”改名。...“非功能需求”这样的口袋式命名本来就不合适,例如可以改为Pfleeger书(图1)中的表达方式——“质量需求”,不过,“质量”这个词也模糊得很。

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    有人认为恢复模糊的图像是不可能的,因为会丢失信息。但我对这个问题进行了很多思考,并认为如果输出图像的大小与输入图像的大小相同,那实际上是可能的!这样,输出就有足够的像素/信息来恢复原始像素/信息。...以下等式可能会有所帮助:给定图像x和内核k,卷积的结果将为y。 和 如果我们已经知道图像上的卷积是如何工作的,也许这个方程组并不太可怕;如果我们不知道,别担心,我们不必记住它,这就是程序的工作!...可以通过卷积来模糊图像。例如,高斯模糊是通过将图像与内核/滤波器卷积来获得的,该内核/滤波器的中心具有高斯分布,最大值在中心,其值总和为 1。 我首先使用高斯模糊对图像进行模糊处理。...现在,这种 100% 重建是可能的,因为使用的内核和填充是已知的。如果我们使用的内核与用于模糊原始图像的内核不完全相同,会发生什么? 不使用精确内核时,左侧图像模糊,右侧重建图像。...我认为我们现在不必担心人们不会恢复模糊的图像了。 左边是模糊的图像,右边是重建的图像。

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    本文字数:3668字,阅读大约需要 10 分钟 在 Elasticsearch 中,模糊搜索是一种近似匹配的搜索方式。它允许找到与搜索词项相似但不完全相等的文档。...模糊搜索:通过使用通配符和限定符,可以进行更精确的模糊匹配。 优缺点: 优点: 强大的模式匹配:正则表达式匹配提供了强大且灵活的模式匹配功能,可以满足各种复杂的搜索需求。...缺点: 性能:正则表达式匹配的性能较低,尤其是在大型索引上进行正则表达式匹配可能会导致搜索延迟和资源消耗增加。...模糊匹配:fuzzy 模糊查询(Fuzzy Query)是 Elasticsearch 中一种近似匹配的搜索方式,用于查找与搜索词项相似但不完全相等的文档。...用途:纠正拼写错误,模糊查询可用于纠正用户可能犯的拼写错误,可以提供宽松匹配,使搜索结果更加全面。

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