如何测量两个字符串序列之间的相似性百分比?
我有两个文本文件,在文件中有序列写成
第一个文件:
AAA BBB DDD CCC GGG MMM AAA MMM
第二个文件:
BBB DDD CCC MMM AAA MMM
如何根据字符串的顺序来衡量这两个文件之间的相似性?
例如,在上面的示例中,由于字符串的顺序相同,两个文件都具有相似性,但是 file-2 中缺少一些字符串。什么算法最适合解决这个问题,以便我可以测量字符串的顺序而不是两个字符串的频率有多相似?
如何测量两个字符串序列之间的相似性百分比?
我有两个文本文件,在文件中有序列写成
第一个文件:
AAA BBB DDD CCC GGG MMM AAA MMM
第二个文件:
BBB DDD CCC MMM AAA MMM
如何根据字符串的顺序来衡量这两个文件之间的相似性?
例如,在上面的示例中,由于字符串的顺序相同,两个文件都具有相似性,但是 file-2 中缺少一些字符串。什么算法最适合解决这个问题,以便我可以测量字符串的顺序而不是两个字符串的频率有多相似?
您可以使用Levenstein 距离算法。它分析将一个字符串转换为另一个字符串所需的编辑次数。本文很好地解释了它,并提供了一个示例实现。
从Codeproject复制粘贴:
1. Set n to be the length of s. ("GUMBO")
Set m to be the length of t. ("GAMBOL")
If n = 0, return m and exit.
If m = 0, return n and exit.
Construct two vectors, v0[m+1] and v1[m+1], containing 0..m elements.
2. Initialize v0 to 0..m.
3. Examine each character of s (i from 1 to n).
4. Examine each character of t (j from 1 to m).
5. If s[i] equals t[j], the cost is 0.
If s[i] is not equal to t[j], the cost is 1.
6. Set cell v1[j] equal to the minimum of:
a. The cell immediately above plus 1: v1[j-1] + 1.
b. The cell immediately to the left plus 1: v0[j] + 1.
c. The cell diagonally above and to the left plus the cost: v0[j-1] + cost.
7. After the iteration steps (3, 4, 5, 6) are complete, the distance is found in the cell v1[m].
您可以使用 python 的SequenceMatcher.ratio
函数将序列相似性测量为 range 中的浮点数[0, 1]
。如果T是两个序列中元素的总数,M是匹配数,则为2.0 * M / T
。主要代码如下:
from difflib import SequenceMatcher
text1 = 'AAA BBB DDD CCC GGG MMM AAA MMM'
text2 = 'BBB DDD CCC MMM AAA MMM'
s = SequenceMatcher(None, text1, text2)
similarity = s.ratio() * 100
我希望这可以帮助你!