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  • 匹配度

    2018-07-30 16:28:50
    package cn.vsx.hamster.baseservice.utils; //package com.qinsoft.test; public class Levenshtein { private int compare(String str, String target) { int d[][]; // 矩阵 ...匹配度算法
    package cn.vsx.hamster.baseservice.utils;
    
    
    //package com.qinsoft.test;
    public class Levenshtein
    {
        private int compare(String str, String target)
        {
            int d[][];              // 矩阵
            int n = str.length();
            int m = target.length();
            int i;                  // 遍历str的
            int j;                  // 遍历target的
            char ch1;               // str的
            char ch2;               // target的
            int temp;               // 记录相同字符,在某个矩阵位置值的增量,不是0就是1
            if (n == 0) { return m; }
            if (m == 0) { return n; }
            d = new int[n + 1][m + 1];
            for (i = 0; i <= n; i++)
            {                       // 初始化第一列
                d[i][0] = i;
            }
    
            for (j = 0; j <= m; j++)
            {                       // 初始化第一行
                d[0][j] = j;
            }
    
            for (i = 1; i <= n; i++)
            {                       // 遍历str
                ch1 = str.charAt(i - 1);
                // 去匹配target
                for (j = 1; j <= m; j++)
                {
                    ch2 = target.charAt(j - 1);
                    if (ch1 == ch2 || ch1 == ch2+32 || ch1+32 == ch2)
                    {
                        temp = 0;
                    } else
                    {
                        temp = 1;
                    }
                    // 左边+1,上边+1, 左上角+temp取最小
                    d[i][j] = min(d[i - 1][j] + 1, d[i][j - 1] + 1, d[i - 1][j - 1] + temp);
                }
            }
            return d[n][m];
        }
    
        private int min(int one, int two, int three)
        {
            return (one = one < two ? one : two) < three ? one : three;
        }
    
        /**
         * 获取两字符串的相似度
         */
    
        public float getSimilarityRatio(String str, String target)
        {
            return 1 - (float) compare(str, target) / Math.max(str.length(), target.length());
        }
    
        public static void main(String[] args)
        {
            Levenshtein lt = new Levenshtein();
            String str = "你好吗";
            String target = "你好";
            System.out.println("similarityRatio=" + lt.getSimilarityRatio(str, target));
        }
    }

    匹配度算法

    展开全文
  • 该文在多因素综合的模糊地图匹配基础上计算匹配度,对匹配结果的可信程度进行评价。该匹配度通过反馈方式在下一次匹配的连通性因素中加以利用。实验表明带匹配度的反馈模糊地图匹配方法可以使连通性得到更加合理有效...
  • Mysql匹配度排序

    2019-10-24 15:45:21
    我们在用Mysql进行模糊查询的时候,Mysql自己做不到按照匹配度去排序,那么要按匹配度排序的话,我们自己要自己对sql进行改造 正常模糊查询sql如下 运行sql可以看到,包含罗马的信息有很多,但是我只搜了罗马,而...

    简言:

    我们在用Mysql进行模糊查询的时候,Mysql自己做不到按照匹配度去排序,那么要按匹配度排序的话,我们自己要自己对sql进行改造

    正常模糊查询sql如下

    在这里插入图片描述

    运行sql可以看到,包含罗马的信息有很多,但是我只搜了罗马,而罗马这个城市排在20以后,找起来就比较麻烦了

    按匹配度排序后的结果如下

    在这里插入图片描述

    按照匹配度排序后,罗马排在最上面,这才是合理的做法

    解析:

    a模糊搜索后,入参出参完全一致的 排在最上面,然后再按左精确排,最后再按全模糊排,当然,也可以再加一条(按右精确排序)
    展开全文
  • 为了解决基于资源传输的链路预测方法忽略节点间匹配度对资源传输过程影响的问题,提出了一种基于资源传输匹配度的复杂网络链路预测方法。首先,对资源传输路径上的2个端点进行详细分析,提出任意节点间匹配度的量化...
  • sql模糊查询并按匹配度排序 ,实现 匹配+排序 的搜索引擎功能!!!!
  • 【Java】获取星座匹配度

    热门讨论 2020-12-29 18:15:06
    星座匹配度规则表如下: 获取匹配度代码如下: /** 星座匹配分值 */ private static Map<String, String> constellationScoreMap = new HashMap<>(); /** * 初始化星座匹配分数 * 1水瓶座 2...

    星座匹配度规则表如下:

    星座配对指数表

    获取匹配度代码如下:

        /** 星座匹配分值 */
        private static Map<String, String> constellationScoreMap = new HashMap<>();
    
        /**
         * 初始化星座匹配分数
         * 1水瓶座 2双鱼座 3白羊座 4金牛座 5双子座 6巨蟹座 7狮子座 8处女座 9天秤座 10天蝎座 11射手座 12摩羯座
         * 每个key以两星座编号用-分隔;分值分两个,第一个分数为前男后女时的匹配分数,第二个分数前女后男时的分数
         */
        static {
            //1水瓶座
            constellationScoreMap.put("1-1", "87,87");
            constellationScoreMap.put("1-2", "69,60");
            constellationScoreMap.put("1-3", "88,72");
            constellationScoreMap.put("1-4", "66,72");
            constellationScoreMap.put("1-5", "99,91");
            constellationScoreMap.put("1-6", "74,58");
            constellationScoreMap.put("1-7", "84,78");
            constellationScoreMap.put("1-8", "55,64");
            constellationScoreMap.put("1-9", "95,96");
            constellationScoreMap.put("1-10", "57,51");
            constellationScoreMap.put("1-11", "78,82");
            constellationScoreMap.put("1-12", "57,69");
            //2双鱼座
            constellationScoreMap.put("2-1", "60,69");
            constellationScoreMap.put("2-2", "88,88");
            constellationScoreMap.put("2-3", "79,71");
            constellationScoreMap.put("2-4", "81,78");
            constellationScoreMap.put("2-5", "48,46");
            constellationScoreMap.put("2-6", "97,93");
            constellationScoreMap.put("2-7", "62,61");
            constellationScoreMap.put("2-8", "84,65");
            constellationScoreMap.put("2-9", "64,74");
            constellationScoreMap.put("2-10", "92,99");
            constellationScoreMap.put("2-11", "44,54");
            constellationScoreMap.put("2-12", "77,82");
            //3白羊座
            constellationScoreMap.put("3-1", "72,88");
            constellationScoreMap.put("3-2", "71,79");
            constellationScoreMap.put("3-3", "90,90");
            constellationScoreMap.put("3-4", "68,75");
            constellationScoreMap.put("3-5", "79,82");
            constellationScoreMap.put("3-6", "52,47");
            constellationScoreMap.put("3-7", "97,94");
            constellationScoreMap.put("3-8", "61,65");
            constellationScoreMap.put("3-9", "85,85");
            constellationScoreMap.put("3-10", "60,70");
            constellationScoreMap.put("3-11", "92,99");
            constellationScoreMap.put("3-12", "43,58");
            //4金牛座
            constellationScoreMap.put("4-1", "41,66");
            constellationScoreMap.put("4-2", "78,81");
            constellationScoreMap.put("4-3", "75,68");
            constellationScoreMap.put("4-4", "88,88");
            constellationScoreMap.put("4-5", "76,72");
            constellationScoreMap.put("4-6", "82,75");
            constellationScoreMap.put("4-7", "56,45");
            constellationScoreMap.put("4-8", "91,97");
            constellationScoreMap.put("4-9", "74,57");
            constellationScoreMap.put("4-10", "80,78");
            constellationScoreMap.put("4-11", "70,61");
            constellationScoreMap.put("4-12", "97,93");
            //5双子座
            constellationScoreMap.put("5-1", "91,99");
            constellationScoreMap.put("5-2", "46,48");
            constellationScoreMap.put("5-3", "82,79");
            constellationScoreMap.put("5-4", "72,76");
            constellationScoreMap.put("5-5", "89,89");
            constellationScoreMap.put("5-6", "78,71");
            constellationScoreMap.put("5-7", "79,81");
            constellationScoreMap.put("5-8", "76,57");
            constellationScoreMap.put("5-9", "98,93");
            constellationScoreMap.put("5-10", "68,69");
            constellationScoreMap.put("5-11", "81,70");
            constellationScoreMap.put("5-12", "70,86");
            //6巨蟹座
            constellationScoreMap.put("6-1", "58,74");
            constellationScoreMap.put("6-2", "93,97");
            constellationScoreMap.put("6-3", "47,52");
            constellationScoreMap.put("6-4", "75,82");
            constellationScoreMap.put("6-5", "71,78");
            constellationScoreMap.put("6-6", "89,89");
            constellationScoreMap.put("6-7", "69,61");
            constellationScoreMap.put("6-8", "88,84");
            constellationScoreMap.put("6-9", "58,66");
            constellationScoreMap.put("6-10", "97,92");
            constellationScoreMap.put("6-11", "65,70");
            constellationScoreMap.put("6-12", "80,87");
            //7狮子座
            constellationScoreMap.put("7-1", "78,84");
            constellationScoreMap.put("7-2", "61,62");
            constellationScoreMap.put("7-3", "94,97");
            constellationScoreMap.put("7-4", "45,56");
            constellationScoreMap.put("7-5", "81,79");
            constellationScoreMap.put("7-6", "61,69");
            constellationScoreMap.put("7-7", "87,87");
            constellationScoreMap.put("7-8", "66,72");
            constellationScoreMap.put("7-9", "88,81");
            constellationScoreMap.put("7-10", "65,45");
            constellationScoreMap.put("7-11", "98,92");
            constellationScoreMap.put("7-12", "59,77");
            //8处女座
            constellationScoreMap.put("8-1", "64,55");
            constellationScoreMap.put("8-2", "65,84");
            constellationScoreMap.put("8-3", "65,61");
            constellationScoreMap.put("8-4", "97,91");
            constellationScoreMap.put("8-5", "57,76");
            constellationScoreMap.put("8-6", "84,88");
            constellationScoreMap.put("8-7", "72,66");
            constellationScoreMap.put("8-8", "89,89");
            constellationScoreMap.put("8-9", "77,48");
            constellationScoreMap.put("8-10", "84,81");
            constellationScoreMap.put("8-11", "58,72");
            constellationScoreMap.put("8-12", "92,95");
            //9天秤座
            constellationScoreMap.put("9-1", "96,95");
            constellationScoreMap.put("9-2", "74,64");
            constellationScoreMap.put("9-3", "85,85");
            constellationScoreMap.put("9-4", "57,74");
            constellationScoreMap.put("9-5", "93,98");
            constellationScoreMap.put("9-6", "66,58");
            constellationScoreMap.put("9-7", "81,88");
            constellationScoreMap.put("9-8", "48,77");
            constellationScoreMap.put("9-9", "90,90");
            constellationScoreMap.put("9-10", "73,71");
            constellationScoreMap.put("9-11", "86,80");
            constellationScoreMap.put("9-12", "51,47");
            //10天蝎座
            constellationScoreMap.put("10-1", "51,57");
            constellationScoreMap.put("10-2", "99,92");
            constellationScoreMap.put("10-3", "70,60");
            constellationScoreMap.put("10-4", "78,80");
            constellationScoreMap.put("10-5", "69,68");
            constellationScoreMap.put("10-6", "92,97");
            constellationScoreMap.put("10-7", "45,65");
            constellationScoreMap.put("10-8", "81,84");
            constellationScoreMap.put("10-9", "71,73");
            constellationScoreMap.put("10-10", "87,87");
            constellationScoreMap.put("10-11", "68,47");
            constellationScoreMap.put("10-12", "85,76");
            //11射手座
            constellationScoreMap.put("11-1", "82,78");
            constellationScoreMap.put("11-2", "54,44");
            constellationScoreMap.put("11-3", "99,92");
            constellationScoreMap.put("11-4", "61,70");
            constellationScoreMap.put("11-5", "86,81");
            constellationScoreMap.put("11-6", "70,65");
            constellationScoreMap.put("11-7", "92,98");
            constellationScoreMap.put("11-8", "72,58");
            constellationScoreMap.put("11-9", "80,86");
            constellationScoreMap.put("11-10", "47,68");
            constellationScoreMap.put("11-11", "89,89");
            constellationScoreMap.put("11-12", "64,75");
            //12摩羯座
            constellationScoreMap.put("12-1", "69,74");
            constellationScoreMap.put("12-2", "82,77");
            constellationScoreMap.put("12-3", "58,43");
            constellationScoreMap.put("12-4", "93,97");
            constellationScoreMap.put("12-5", "64,70");
            constellationScoreMap.put("12-6", "87,80");
            constellationScoreMap.put("12-7", "77,59");
            constellationScoreMap.put("12-8", "95,92");
            constellationScoreMap.put("12-9", "47,51");
            constellationScoreMap.put("12-10", "76,85");
            constellationScoreMap.put("12-11", "75,64");
            constellationScoreMap.put("12-12", "88,88");
        }

     

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  • 本文在机位匹配度最高条件下,构建了以.近机位使用率和停机位预分配方案鲁棒性为目标的两阶段分配模型,以求解机场的.停机位预分配问题。首先,基于硬约束条件,以机位匹配度最高为目标进行求解。.然后,根据所得...
  • 查询匹配度

    2016-11-10 10:49:10
    匹配度最高的记录。   select * from(select id,org_id,sum( (case when instr(product_type,'2')&gt;0 then 1 else 0 end) +(case when interest&gt;5 and interest&lt;11 then 1 else 0 ...

    产品智能推介。找匹配度最高的记录。

     

    select *  

    from(select id,org_id,sum(  

    (case when instr(product_type,'2')>0 then 1 else 0 end)  

    +(case when interest>5 and interest<11 then 1 else 0 end)  

    +(case when 2000 between amount_low and amount_high then 1 else 0 end)  

    )  

    as cnt from hideseek.OrgProduct group by id) as temp  

    where cnt>0  

    order by cnt desc,id asc  

     

     

     

    //按照产品名称分组,每组取匹配度最高的记录出来

    select * from (

    select 

        *

    from

        (select 

            p . *,

                logo.org_logo,

                sum((case

                    when instr(product_type, '1') > 0 then 1

                    else 0

                end) + (case

                    when interest between 1 and 1 then 1

                    else 0

                end) + (case

                    when instalment between 2 and 12 then 1

                    else 0

                end) + (case

                    when mobile <= 0 then 1

                    else 0

                end) + (case

                    when e_business <= 0 then 1

                    else 0

                end) + (case

                    when housing_fund <= 0 then 1

                    else 0

                end) + (case

                    when social_insurance <= 0 then 1

                    else 0

                end)) as matchingDegree

        from

            tradeplatform.OrgProduct p

        left join tradeplatform.OrgLogo logo ON p.id = logo.pro_id

        where

            p.plat_status = 1 and product_type = '1'

        group by id) as temp

    where

        matchingDegree > 0

            and org_id not in ('juxinli')

     

    order by matchingDegree desc 

    ) A GROUP BY product_name ORDER BY matchingDegree DESC 

     

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  • 提出一种基于邻域匹配度和能量加权平均的多源遥感图像曲波变换融合方法。对低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像作曲波变换,融合图像的曲波系数中的低频分量取自多光谱图像的低频分量。求两幅图像高频系数邻域...
  • oracle匹配度函数[自己写的] 比如: a 匹配 ab 匹配度 100% ab 匹配 a 匹配度 50% 社报 匹配 社会报销 匹配度 50%
  • 人岗匹配是保证企业人才发挥高效作用的基础,匹配度为人岗匹配提供了一种决策依据,运用层次分析法和模糊综合评价法,从道德素质、身心素质、知识、能力四个方面,建立了人岗匹配度测算模型,并进行实例验证。结果表明,该...
  • oracle比较字符匹配度

    2021-06-09 17:22:12
    oracle比较字符匹配度 加粗样式 select * from (select ‘比较的字符’,字段,SYS.UTL_MATCH.edit_distance_similarity(‘比较的字符’,字段) 相似度 from 数据表 t) order by 相似度 desc
  • 首先引用Atanassov直觉模糊集的基本概念及运算,描述了直觉模糊逻辑...讨论了计算直觉模糊集语义匹配度的若干途径,包括贴近度、语义距离、相似度、复合条件的匹配等。最后,阐明了直觉模糊推理冲突消解的基本思想。
  • 基于光子位置匹配度的光子检测阵列信号时延对准技术
  • Atitit sift匹配度计算 图片连线 oepncv sift java匹配   1.1. 关键词 oepncv sift java匹配 1 1.2. 匹配效果图,连线 1 1.3. 不同的图谱匹配度 2 1.4. 查看匹配度 3 1.5. 代码 3   1.1. 关键词 oepncv ...
  • mysql like 模糊匹配,按照匹配度排序。 需求:需要查询用户表里面的用户名称,根据用户名称的相似度进行排序,总表数据 20万+ 方法一: $keyword = ‘简笔画’; LENGTH() SELECT nick_name,id FROM show_user WHERE...
  • 论文研究-城市道路网络功能匹配度分析模型.pdf, 为合理地评价城市道路的实际使用功能与规划设计功能之间的吻合程度,提出了功能匹配度的概念并以此作为评价的目标值.从...
  • 基于匹配度最优原则和斜率匹配算法的碎纸片半自动拼接,李文奇,,本文主要研究在不同切割情况下得到的规则碎纸片进行拼接复原的问题,应用图片数值化Sobel 梯度算子提取边界特征值,基于行位置特征
  • mysql 根据匹配度排序

    千次阅读 2018-08-16 16:55:09
    1.根据输入 文本 匹配度排序 eg:输入 “长春”,全词匹配优先,然后是以“长春”开始的,然后是含有长春的 SELECT abbreviationname, belongtodescription FROM ardm.com_citys _a WHERE Levels &lt; '...
  • 城市轨道交通列车运行图能力与客流需求匹配度的评价方法
  • ImageRecognition:图片识别,比较两张图片的匹配度
  • 提出了基于匹配度的广度优先推理方法,给出了匹配度的计算方法;实现了用于确定发酵过程生物量软测量混合模型结构的推理过程。实验表明,与基于穷举法的深度优先推理方法比较,基于匹配度的广度优先推理方法能够有效...
  • SQL语句实现按关健字模糊查询,并按匹配度排序
  • 在工作过程中,需要用到两个字符串匹配度算法,网上参考一些资料,写了一个匹配度算法类,项目中用到了而且效果很不错,今天给大家分享。 public class LevenshteinDistance { #region 私有变量 /// <summary...
  • 提高引擎有效收录,其中最主要的办法就是提高“关键词匹配度”。 所谓关键词就是人们使用引擎找信息的时候输入到搜索框里的文字。比如“站友网”就是关键词,另外“中国站友网”“站友网 地址” 等等都是关键词,这...
  • 百度内部SEO培训:百度相关性评估培训:主题匹配度打分
  • 在区间值模糊推理过程中,为合理地计算输入事实与规则前件的匹配程度,给出区间值模糊集的模糊加权均衡匹配度的定义,不仅考虑了每个前件分量在推理中的不同影响程度,而且考虑到每个分量匹配程度的均衡要求,进而...
  • 为此,提出了一种基于模式匹配度的用户移动规则挖掘及位置预测方法,并将其用于移动通信系统中,以基台覆盖范围网格为单元的用户位置预测。具体包括三个步骤:通过图的遍历挖掘用户移动模式、基于用户移动模式生成...
  • 有时候项目中需要进行模糊查询,但是要对查询出来的结果进行匹配度排序,比如搜索关键字是“北”,需要把数据库中第一个字是北的排在前面,此时就可以用mysql的INSTR函数。 INSTR(字段名, 字符串) 这个函数返回字符...
  • 并按照lucene的得分算法进行多条件检索并按照得分算法计算匹配度排序。 可以输入一句话进行检索。 lucene.net的版本为2.9.2 盘古分词的版本为2.3.1 并实现了高亮功能。高亮上使用的是盘古分词的高亮算法。 有点小bug...

空空如也

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匹配度