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在处理数据时,有时需要找出数据中存在错误的数据或者对数据进行去重。对数据去重,如果存储在数据库中,我想一个sql就可以搞定,可是要找出数据中错误的数据,就比较困难,一般只能人工判断。举例:比如有一批账单中,存储的都是企业的名称,但想统计一下具体真正的有多少企业,我们可能会说,如果是数据库中,直接distinct一下不就出来了?对,我们可以使用distinct把重复的企业去掉,但是看看留下的企业名称是什么样子,“XXX科技股份有限公司”,'XXX科技股有限公司”,只要名称是人工手工输入的就不免会出错,前面的两个名称用sql统计肯定会认为是两家公司,可用人眼一看就知道,这两个是一家企业。那么,如果出现这种情况,怎样让计算机帮助我们找出这些出错的企业名称呢?
在这里向您推荐一个Levenshtein算法,通过此算法,可以算出两个文本之间的一个阈值,我们简单称它为相似度。现在假设数据库中存在一个企业名称表,里面的名称都是手工输入的,我们可以通过此算法,计算出企业名称两两比较的相似度。一般我们把这个阈值设置到0.8以上时,几乎能够找出所有的人工手工输入的错误。在实际应用中,我们可以将这个阈值存入数据库中,在阈值中筛选一个合适的阈值,就能把相似的名称都找出。
下面是一个Java代码示例:
- /**
- * <p>
- * <p>Title:DeleteRepeatData.java</p >
- * <p>Description: 用于两个字段查重</p >
- * <p>Date:2020/1/10 10:51</p >
- *
- * @version 1.0
- */
- public class DeleteRepeatData {
-
- public static float levenshtein(String str1, String str2) {
- //计算两个字符串的长度。
- int len1 = str1.length();
- int len2 = str2.length();
- //建立上面说的数组,比字符长度大一个空间
- int[][]dif = new int[len1 + 1][ len2 + 1];
- //赋初值,步骤B。
- for (int a = 0; a <= len1; a++) {
- dif[a][0] =a;
- }
- for (int a = 0; a <= len2; a++) {
- dif[0][a] =a;
- }
- //计算两个字符是否一样,计算左上的值
- char [] ch1 = str1.toCharArray();
- char [] ch2 = str2.toCharArray();
- int temp;
- for (int i = 1; i <= len1; i++) {
- for (int j = 1; j <= len2; j++) {
- if (ch1[i - 1] == ch2[j - 1]) {
- temp = 0;
- } else {
- temp = 1;
- }
- //取三个值中最小的
- int temp1 = dif[i - 1][j - 1]+temp;
- int temp2 = dif[i][j - 1]+1;
- int temp3 = dif[i - 1][j]+1;
- int arr [] = new int[]{temp1,temp2, temp3};
-
- dif[i][j] =min(arr);
- }
- }
- //计算相似度
- float similarity = 1 - (float) dif[len1][len2] /Math.max(str1.length(), str2.length());
- return similarity;
- }
-
- //得到最小值
- private static int min(int[]arr) {
- int min = arr[0];
- for( int i :arr){
- if (min > i) {
- min = i;
- }
- }
- return min;
- }
- }
-
调用实例:
- public static void main(String[] args) {
- String str = "这是第一行内容";
- String str2 = "这是第二行内容";
- System.out.println("相似度是:"+DeleteRepeatData.levenshtein(str,str2));
- }
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