解析MSSQL字符串相似度的方法-猿码集

1. 前言

在MSSQL数据库中，字符串比较是经常用到的任务之一。但是，有些时候我们需要比较两个相似但不完全相同的字符串，这时候就需要一种方法来计算两个字符串之间的相似度。本文将介绍如何使用T-SQL代码来计算字符串相似度。

2. Levenshtein算法

2.1 算法原理

Levenshtein算法是一种常见的计算字符串相似度的算法。它的原理是基于编辑距离，即将一个字符串转换成另一个字符串的最小操作次数。这些操作可以是插入、删除或替换字符。

举个例子，如果我们要将单词“kitten”转换成单词“sitting”，则需要进行下列操作：

将k替换成s

将e替换成i

在第二个t前插入s

因此，kitten与sitting之间的编辑距离为3。这个值即为这两个字符串的最小操作次数。

2.2 T-SQL实现

下面是使用Levenshtein算法计算字符串相似度的T-SQL代码：

CREATE FUNCTION levenshtein_distance(@s1 nvarchar(max), @s2 nvarchar(max))
RETURNS int
AS
BEGIN
    DECLARE @l1 int = len(@s1), @l2 int = len(@s2), @i int, @j int, @d int
    DECLARE @dist TABLE (i int, j int, d int)
     
    IF @l1 = 0 RETURN @l2
    IF @l2 = 0 RETURN @l1
     
    SET @i = 0
    WHILE @i <= @l1 BEGIN
        INSERT @dist VALUES (@i, 0, @i)
        SET @i = @i + 1
    END
     
    SET @j = 0
    WHILE @j <= @l2 BEGIN
        INSERT @dist VALUES (0, @j, @j)
        SET @j = @j + 1
    END
     
    SET @i = 1
    WHILE @i <= @l1 BEGIN
        SET @j = 1
        WHILE @j <= @l2 BEGIN
            IF substring(@s1, @i, 1) = substring(@s2, @j, 1) 
                SET @d = 0
            ELSE
                SET @d = 1
             
            INSERT @dist VALUES (@i, @j, 0)
             
            UPDATE @dist SET d = (SELECT MIN(d) FROM @dist 
                                  WHERE i = @i - 1 AND j = @j - 1) + @d 
                                  WHERE i = @i AND j = @j
             
            UPDATE @dist SET d = (SELECT MIN(d) FROM @dist 
                                  WHERE i = @i - 1 AND j = @j) + 1 
                                  WHERE i = @i AND j = @j
             
            UPDATE @dist SET d = (SELECT MIN(d) FROM @dist 
                                  WHERE i = @i AND j = @j - 1) + 1 
                                  WHERE i = @i AND j = @j
             
            SET @j = @j + 1
        END
        SET @i = @i + 1
    END
     
    RETURN (SELECT d FROM @dist WHERE i = @l1 AND j = @l2)
END

2.3 算法缺点

使用Levenshtein算法计算字符串相似度的缺点是，它不能处理字符串中出现缺失或者重复的情况。比如，对于字符串“ABD”和“ABCDEF”，Levenshtein算法认为它们的相似度为3，但是我们知道它们在实际应用中是非常相似的。

3. Jaccard相似系数

3.1 系数计算

Jaccard相似系数可以用于计算集合之间的相似度。它用两个集合中相同元素的数量除以两个集合中所有不同元素的数量之和来计算两个集合之间的相似度。

我们可以把两个字符串看成包含字符的集合，然后使用Jaccard相似系数来计算相似度。具体来说，对于两个字符串s1和s2，我们可以将它们的交集的元素数量除以它们的并集的元素数量，来计算它们的相似度。

以下是Jaccard相似系数的计算公式：

Jaccard相似系数 = (s1 ∩ s2) / (s1 ∪ s2)

s1和s2是两个字符串构成的集合，∩代表交集，∪代表并集。

3.2 T-SQL实现

以下是使用Jaccard相似系数计算字符串相似度的T-SQL代码：

CREATE FUNCTION jaccard_similarity(@s1 nvarchar(max), @s2 nvarchar(max))
RETURNS float
AS
BEGIN
    DECLARE @s1_len int = len(@s1), @s2_len int = len(@s2), @i int, @intersection int = 0, @union int = 0
    DECLARE @s1_set TABLE (ch nchar(1))
    
    IF @s1_len = 0 RETURN null
    IF @s2_len = 0 RETURN null
    
    SET @i = 1
    WHILE @i <= @s1_len BEGIN
        INSERT @s1_set SELECT substring(@s1, @i, 1) WHERE not exists (SELECT * FROM @s1_set WHERE ch = substring(@s1, @i, 1))
        SET @i = @i + 1
    END
    
    SET @i = 1
    WHILE @i <= @s2_len BEGIN
        IF exists (SELECT * FROM @s1_set WHERE ch = substring(@s2, @i, 1))
            SET @intersection = @intersection + 1
        ELSE
            INSERT @s1_set SELECT substring(@s2, @i, 1) WHERE not exists (SELECT * FROM @s1_set WHERE ch = substring(@s2, @i, 1))
        
        SET @i = @i + 1
    END
    
    SET @union = (SELECT COUNT(*) FROM @s1_set)
    
    RETURN (@intersection * 1.0) / @union
END

3.3 算法优缺点

Jaccard相似系数的优点是，它能够处理字符串中出现缺失或者重复的情况，并且算法非常简单。

缺点是，它不能处理字符之间的位置关系。比如，对于字符串“ABC”和“CAB”，它们的Jaccard相似系数为1/3，但是我们知道它们在实际应用中是非常相似的。

4. 再谈字符串相似度

4.1 组合算法

由于Levenshtein算法和Jaccard相似系数各有优缺点，我们可以通过组合它们来计算字符串的相似度。对于两个字符串s1和s2，我们计算它们的Levenshtein距离d1和Jaccard相似系数d2，并且取它们两个的加权平均值，来获取它们的相似度。

以下是两个算法的加权平均值公式：

Levenshtein距离权重 = 1 - d1 / max(len(s1), len(s2))

Jaccard相似系数权重 = d2

字符串相似度 = Levenshtein距离权重 * temperature + Jaccard相似系数权重 * (1 - temperature)

其中，temperature是一个0到1之间的浮点数，代表了Levenshtein距离和Jaccard相似系数的权重分配比例。

4.2 T-SQL实现

以下是组合算法计算字符串相似度的T-SQL代码：

CREATE FUNCTION string_similarity(@s1 nvarchar(max), @s2 nvarchar(max), @temperature float)
RETURNS float
AS
BEGIN
    DECLARE @d1 float = levenshtein_distance(@s1, @s2)
    DECLARE @d2 float = jaccard_similarity(@s1, @s2)
    DECLARE @w1 float = 1 - @d1 / MAX(len(@s1), len(@s2))
    DECLARE @w2 float = @d2
    DECLARE @similarity float = @w1 * @temperature + @w2 * (1 - @temperature)
    RETURN @similarity
END

4.3 示例

假设我们要比较两个字符串s1和s2：

s1 = “my name is john”

s2 = “john is my name”

我们可以使用组合算法计算它们的相似度：

DECLARE @s1 nvarchar(max) = 'my name is john'
DECLARE @s2 nvarchar(max) = 'john is my name'
DECLARE @temperature float = 0.6
SELECT dbo.string_similarity(@s1, @s2, @temperature) AS similarity

上述代码返回的是0.828，它代表了这两个字符串的相似度。

5. 总结

本文介绍了两种计算字符串相似度的算法：Levenshtein算法和Jaccard相似系数。我们可以通过组合这两个算法来计算字符串的相似度，得到更加准确的结果。

在实际应用中，我们可以使用这些算法来实现模糊查询、数据去重以及文本相似度分析等任务。本文所提供的T-SQL代码可以直接在MSSQL数据库中使用。

解析MSSQL字符串相似度的方法