使用Levenshtein計算相似度距離，裝下模塊，調用下函數就好。 拿idf還得自己去算權重，而且不一定准確度高，一般做idf還得做詞性歸一化，把動詞形容詞什么全部轉成名詞，很麻煩。 Levenshtein.distance(str1,str2) 計算編輯距離（也稱Levenshtein ...

編輯距離 編輯距離（Edit Distance），又稱Levenshtein距離，是指兩個字串之間，由一個轉成另一個所需的最少編輯操作次數。許可的編輯操作包括將一個字符替換成另一個字符，插入一個字符，刪除一個字符。一般來說，編輯距離越小，兩個串的相似度越大。例如將kitten一字轉成 ...

編輯距離即從一個字符串變換到另一個字符串所需要的最少變化操作步驟（以字符為單位，如son到sun，s不用變，將o->s,n不用變，故操作步驟為1）。 為了得到編輯距離，我們畫一張二維表來理解，以beauty和batyu為例： 圖示如1單元格位置即是兩個單詞的第一個字符[b]比較 ...

算法基本原理：假設我們可以使用d[ i , j ]個步驟（可以使用一個二維數組保存這個值），表示將串s[ 1…i ] 轉換為 串t [ 1…j ]所需要的最少步驟個數，那么，在最基本的情況下，即在 ...

Levenshtein distance，中文名為最小編輯距離，其目的是找出兩個字符串之間需要改動多少個字符后變成一致。該算法使用了動態規划的算法策略，該問題具備最優子結構，最小編輯距離包含子最小編輯距離，有下列的公式。 其中d[i-1,j]+1代表字符串s2插入一個字母才與s1相同，d[i ...

算法基本原理：假設我們可以使用d[ i , j ]個步驟（可以使用一個二維數組保存這個值），表示將串s[ 1…i ] 轉換為 串t [ 1…j ]所需要的最少步驟個數，那么，在最基本的情況下，即在i等 ...

。 什么是Levenshtein Distance Levenshtein Distance，一般稱為編輯距離 ...