改进编辑距离在字符串相似度计算中的应用

"该文提出了一种基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法，针对传统编辑距离算法未考虑字符串间公共子串影响的问题进行了优化。通过改进Levenshtein矩阵计算方法，同时计算最长公共子串和所有LD回溯路径，提高了计算字符串相似度的准确性。实验结果显示，改进后的算法在保持空间复杂度不变的情况下，能够提供更精确的相似度计算，并且查询方式更加灵活。关键词包括编辑距离、LD算法、回溯路径、最长公共子串、相似度和模糊查询。" 编辑距离（Levenshtein Distance，简称LD）是一种衡量两个字符串相似度的经典算法，它通过计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少单字符编辑（插入、删除或替换）次数来评估它们的相似度。然而，原始的LD算法在计算过程中忽略了字符串间的公共子串信息，这可能导致对于某些情况下的相似度评估不准确。 改进编辑距离算法则针对这一局限性进行了优化。在计算编辑距离的同时，该算法会找出两个字符串的最长公共子串（Longest Common Substring, LCS），并分析所有可能的LD回溯路径。这种方法使得算法能更好地理解字符串间的共享结构，从而提高相似度评估的精度。 为了验证改进算法的有效性，研究者选择了一个单词作为源串，并使用一组与源串不同程度相似的单词作为目标串。通过对改进的相似度度量公式与传统方法进行比较，发现改进的公式减少了进入胜者表（用于存储最优解的表格）的目标串数量。实验数据显示，改进算法的样本极差和标准差分别为0.331和0.1500，表明其在保持稳定性的基础上提高了相似度计算的精确度。 此外，这种改进还带来了查询方式的灵活性。在模糊查询场景下，用户可能需要找到与输入字符串近似的多个结果，改进的编辑距离算法能更好地适应这种需求，提供更加多样化和精准的匹配结果。 基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法是对经典编辑距离算法的重要补充，它在不增加计算复杂度的前提下，利用最长公共子串和回溯路径信息提升了字符串相似度计算的准确性和查询效率，对于文本处理、信息检索、数据清洗等领域具有显著的应用价值。