使用Levenshtein计算相似度距离，装下模块，调用下函数就好。 拿idf还得自己去算权重，而且不一定准确度高，一般做idf还得做词性归一化，把动词形容词什么全部转成名词，很麻烦。 Levenshtein.distance(str1,str2) 计算编辑距离（也称Levenshtein ...

编辑距离 编辑距离（Edit Distance），又称Levenshtein距离，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。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。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成 ...

编辑距离即从一个字符串变换到另一个字符串所需要的最少变化操作步骤（以字符为单位，如son到sun，s不用变，将o->s,n不用变，故操作步骤为1）。 为了得到编辑距离，我们画一张二维表来理解，以beauty和batyu为例： 图示如1单元格位置即是两个单词的第一个字符[b]比较 ...

算法基本原理：假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤（可以使用一个二维数组保存这个值），表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数，那么，在最基本的情况下，即在 ...

Levenshtein distance，中文名为最小编辑距离，其目的是找出两个字符串之间需要改动多少个字符后变成一致。该算法使用了动态规划的算法策略，该问题具备最优子结构，最小编辑距离包含子最小编辑距离，有下列的公式。 其中d[i-1,j]+1代表字符串s2插入一个字母才与s1相同，d[i ...

算法基本原理：假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤（可以使用一个二维数组保存这个值），表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数，那么，在最基本的情况下，即在i等 ...

。 什么是Levenshtein Distance Levenshtein Distance，一般称为编辑距离 ...