[转载] Python的字符串类似度检测

1. 安装python-Levenshtein模块

   pip install python-Levenshtein

2. 使用python-Levenshtein模块

   import Levenshtein

3. 算法说明

   1). Levenshtein.hamming(str1, str2)
   计算汉明距离。要求str1和str2必须长度一致。是描述两个等长字串之间对应 位置上不一样字符的个数。

   2). Levenshtein.distance(str1, str2)
   计算编辑距离（也称为 Levenshtein距离）。是描述由一个字串转化成另外一个字串最少的操做次数，在其中的操做包括插入、删除、替换。
   算法实现参考动态规划整理。

   3). Levenshtein.ratio(str1, str2)
   计算莱文斯坦比。计算公式r = (sum - ldist) / sum, 其中sum是指str1 和 str2 字串的长度总和，ldist是 类编辑距离
   注意 ：这里的类编辑距离不是2中所说的编辑距离，2中三种操做中每一个操做+1，而在此处，删除、插入依然+1，可是替换+2
   这样设计的目的：ratio('a', 'c')，sum=2, 按2中计算为（2-1）/2 = 0.5,’a','c'没有重合，显然不合算，可是替换操做+2，就能够解决这个问题。

   4). Levenshtein.jaro(s1 , s2 )
   计算jaro距离，
   
   其中的 m 为s1 , s2的匹配长度，当某位置的认为匹配当该位置字符相同，或者在不超过
   
   t是调换次数的一半

   5.) Levenshtein.jaro_winkler(s 1 , s 2 )
   计算 Jaro–Winkler距离：
   

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原文：Python类似度计算
转载自：蔡尐的博客