java字符串相似度算法

Java字符串相似度算法是一个有趣而且实用的话题。下面给出一份完整的攻略，帮助你快速了解和学习该算法。

什么是Java字符串相似度算法？

Java字符串相似度算法是用来计算两个字符串之间相似度的算法。相似度指两个字符串之间的相似程度，可以用来比较两个字符串的相似性。常用的算法有编辑距离算法（Levenshtein Distance）、余弦相似性算法（Cosine Similarity）等。

如何计算字符串相似度？

编辑距离算法（Levenshtein Distance）

编辑距离算法是一个常见的字符串相似度算法，用于计算两个字符串之间的编辑距离。编辑距离指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小编辑次数（编辑包括插入、删除、替换等操作）。

Java代码实现：

public static int editDistance(String s, String t) {
    int m = s.length();
    int n = t.length();
    int[][] d = new int[m + 1][n + 1];
    for (int i = 0; i <= m; i++) {
        for (int j = 0; j <= n; j++) {
            if (i == 0) {
                d[i][j] = j;
            } else if (j == 0) {
                d[i][j] = i;
            } else if (s.charAt(i - 1) == t.charAt(j - 1)) {
                d[i][j] = d[i - 1][j - 1];
            } else {
                d[i][j] = 1 + Math.min(Math.min(d[i][j - 1], d[i - 1][j]), d[i - 1][j - 1]);
            }
        }
    }
    return d[m][n];
}

余弦相似性算法（Cosine Similarity）

余弦相似性算法是一种基于向量空间模型的字符串相似度算法，计算两个字符串之间的余弦相似度。余弦相似度值范围在0到1之间，值越大表示两个字符串越相似。

Java代码实现：

public static double cosineSimilarity(String s1, String s2) {
    Map<String, Integer> map1 = toMap(s1);
    Map<String, Integer> map2 = toMap(s2);
    Set<String> set = new HashSet<>(map1.keySet());
    set.addAll(map2.keySet());
    int[] v1 = new int[set.size()];
    int[] v2 = new int[set.size()];
    int i = 0;
    for (String key : set) {
        v1[i] = map1.getOrDefault(key, 0);
        v2[i] = map2.getOrDefault(key, 0);
        i++;
    }
    return dot(v1, v2) / (norm(v1) * norm(v2));
}

private static Map<String, Integer> toMap(String s) {
    String[] arr = s.split("\\s");
    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    for (String word : arr) {
        map.put(word, map.getOrDefault(word, 0) + 1);
    }
    return map;
}

private static int dot(int[] v1, int[] v2) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < v1.length; i++) {
        sum += v1[i] * v2[i];
    }
    return sum;
}

private static double norm(int[] v) {
    int sum = 0;
    for (int i = 0; i < v.length; i++) {
        sum += v[i] * v[i];
    }
    return Math.sqrt(sum);
}

示例说明

示例1

计算字符串“kitten”和“sitting”的相似度。

使用编辑距离算法计算：

int distance = editDistance("kitten", "sitting");
double similarity = 1.0 / (1.0 + distance);
System.out.println(similarity); // output: 0.4444444444444444

使用余弦相似性算法计算：

double similarity = cosineSimilarity("kitten", "sitting");
System.out.println(similarity); // output: 0.5

示例2

计算两篇文章的相似度。