【问题标题】:How to apply weighting to fuzzy search results如何对模糊搜索结果应用加权
【发布时间】:2015-03-21 10:04:32
【问题描述】:

我正在编写一个服务,它应该根据用户输入的文本明智地建议英国地名,我的数据集不到 2500 个条目。到目前为止,我正在应用 Damerau Levenshtein 算法的略微修改版本,它忽略了与较长字符串进行比较的编辑距离。

这给了我一组合理的建议,但我想手动加权一些术语,例如当前输入new 将给出New Mills 作为最高结果。

我想对这些结果进行加权,以便主要城市出现在城镇和村庄之上,例如输入new 将给出Newcastle 作为最高结果。

谁能建议一种不同的搜索算法,或者一个单独的加权过程,我可以将其应用于我的结果以实现我所追求的加权结果?

【问题讨论】:

    标签: fuzzy-search relevance


    【解决方案1】:

    Levenshtein 更适合拼写错误 - 你想要的是 NLP,你可以谷歌:NLP 地址 或查看Detect/Parse Mailing Addresses in Text

    【讨论】:

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