因此，我曾经使用 jaro_winkler 和其他方法来匹配客户提供给我们的信息，并使用这些 pcts 在我们的数据库中找到客户，因为我们没有像其他大多数地方那样真正拥有的密钥，例如 SSN、SIN、 CPF 之类的东西，我们不能向客户询问此信息，所以...问题是，我试图使用与我过去相同的 jaro_winkler 函数，但现在，让客户能够输入 1 个错字他们的出生日期，但是，现在是坏的部分，取决于对错误错字的处理，它会不断改变结果，一旦客户输入错误的错字，我就计算出 0.96 作为预期结果......但是，你可以见下文，取决于我在哪里更改错字，它不断给我不同的结果。
将年份的最后一个错字从 60 更改为 61
SELECT UTL_MATCH.jaro_winkler ('12/10/1961','12/10/1960') FROM DUAL;
它给了我预期的准确评分，即 0.96
但是使用不同的一天，也有一个错字，如下所示
SELECT UTL_MATCH.jaro_winkler ('11/10/1960','12/10/1960') FROM DUAL;
pct 下降很多并达到 0.873333333333333
我已经尝试结合关于 1 个错误错字的许多不同类型的更改，结果每次都会更改，这取决于我的数据集、处理方式等等，所以，我想知道是否有办法设置匹配更多〜静态〜也许，只是比较整个刺痛并根据整个刺痛给我结果，而不是基于处置和其他
Plues，我尝试使用不同类型的掩码，如 YYYYMMDD 等，到目前为止没有任何效果..