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levenshtein相似度算法
levenshtein相似度算法
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levenshtein
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广泛使用的计算字符串之间的相似度算法
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字符串相似度算法 levenshtein distance 编辑距离算法
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NULL 博文链接：https://biansutao.iteye.com/blog/326008
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Levenshtein：快速计算编辑距离以及字符串的相似度
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比较两个字符串的相似度，利用Levenshein算法计算出两个字符串的最小编辑距离，根据最小编辑距离得出相似度，例如： 字符串1:1234 字符串2:51234，则他们的相似度为：4/5。
两个字符串的相似度算法实现——编辑距离之Levenshtein距离
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c#文本相似度对比，亲测可用，可学习使用。主要用于对比出两个字符串中相似度能达到多少，项目中使用过已经经过优化
python-Levenshtein
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Levenshtein是一个python上用于计算编辑距离比较方便的包，使用Levenshtein.distance（str1, str2）函数计算编辑距离。记得转成unicode！
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Java字符串相似度：各种字符串相似度和距离算法的实现：Levenshtein，Jaro-winkler，n-Gram，Q-Gram，Jaccard索引，最长公共子序列编辑距离，余弦相似度..
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Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： <dependency> <groupId>info.debatty</groupId> <artifactId>java-str
levenshtein算法的matlab实现
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matlab实现应用levenshtein算法对两组字符串CH1，CH2相似度的识别，得到两组字符串的相似度，leventshtein算法是有效的模式识别算法，在结构模式识别中应用广泛。
相似度算法
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这个程序主要实现两个文本的相相似性，里面这个函数主要是提升str_split 函数对汉字处理弱的功能
相似算法
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几个算法，随便实现哪个都行，或者自己写一个也行
高相似度检测算法
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基于字符串比较的高相似度检测算法，采用了字符索引、位置索引、后缀索引。java实现。测试通过。
基于相似度的推荐算法
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代码完善，只是算法，供大家参考
向量相似度的算法实现
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向量空间模型是信息检索中最重要的形式化模型之一，向量相似度是对向量空间模型评分的重要依据。本实验需要编程实现向量相似度的基本算法。
stringmatch-automaton：与Levenshtein自动机的字符串匹配
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字符串匹配自动机 基于有限状态自动机的字符串匹配。 它使用Levenshtein距离找到近似匹配。 仅使用插入，删除和替换。 可以增加换位。 使它运行的参数： 1：文件位置2：要匹配的图案3：K编辑距离（理想情况下为1..4）4：要显示的结果（1：是/ 0：否） ./fsa / use / share / dict / words木2 0
LevenshteinAutomaton:C# 实现的 Levenshtein Automaton
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编辑器自动机 算法介绍 用 C# 实现的 Levenshtein Automaton，用于模糊搜索。 给定一个词库和一个原始词 W，Levenshtein Automaton 可以从库中找到所有与 W 相似的词。 相似度由 Levenshtein 距离指定。 词库被处理并用于构建用于搜索的TRIE。 当给定一个词进行搜索时，Levenshtein Automaton 将首先根据给定的词和 M
levenshtein-demo
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莱文施泰因演示 该存储库包含在的上针对“认知系统”的演讲的Levenshtein距离演示程序。 该演示在浏览器中完全在客户端运行。 gh-pages分支中的index.html文件可直接运行。 。 建造 使用 + 编写。 运行一次yarn以获取依赖项 运行一次git worktree add dist/ gh-pages来设置github pages分支 运行yarn run dev ，然后为
字符串相似度比较算法
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字符串相似度比较算法,可比较不同长度的任意两个字符串的相似度，以百分比显示。
相似度推荐算法
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基于文本的数学算法，通过比较两个文本的一致内容，确定文本相似程度
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VC++ mfc,基于序贯相似性算法SSDA的图像匹配识别定位程序、测试图片及源代码
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