"编辑距离(LD)算法"
编辑距离(LD)算法是计算两个字符串之间相似度的一种常用算法，但它存在一些缺陷，例如未考虑字符串之间的公共子串对相似度的影响。为了解决这个问题，提出了一种基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法。
该算法对字符串相似度度量公式及Levenshtein矩阵计算方法进行了改进。在计算编辑距离时，以原有矩阵求出两字符串的最长公共子串及所有LD回溯路径。这种方法可以减少目标串数，提高字符串相似度的准确性。
改进的相似度度量公式可以减少进入胜者表的目标串数，相似度的样本极差和标准差分别为0.331和0.150。实验结果表明，改进算法在不改变空间复杂度的情况下，计算字符串相似度的准确性更高，且查询方式更灵活。
该算法的主要优点是：
1. 考虑了字符串之间的公共子串对相似度的影响，提高了字符串相似度的准确性。
2. 可以减少目标串数，提高查询效率。
3. 查询方式更灵活，能够适应不同的应用场景。
该算法的主要应用场景包括：
1. 文本挖掘：该算法可以用于文本挖掘中计算字符串相似度，例如计算文档之间的相似度。
2. 信息检索：该算法可以用于信息检索中计算查询字符串与文档之间的相似度。
3. 数据挖掘：该算法可以用于数据挖掘中计算字符串相似度，例如计算用户行为之间的相似度。
该算法可以提高字符串相似度的准确性，提高查询效率，适用于多种应用场景。
编辑距离(LD)算法的主要缺陷是未考虑字符串之间的公共子串对相似度的影响。为了解决这个问题，提出了一种基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法。该算法对字符串相似度度量公式及Levenshtein矩阵计算方法进行了改进。
Levenshtein矩阵是一种常用的字符串相似度计算方法，它可以计算两个字符串之间的编辑距离。但是，Levenshtein矩阵存在一些缺陷，例如计算复杂度高，无法考虑字符串之间的公共子串对相似度的影响。
为了解决这个问题，提出了一种基于改进Levenshtein矩阵的字符串相似度计算方法。该方法可以减少计算复杂度，提高字符串相似度的准确性。
该方法的主要优点是：
1. 可以减少计算复杂度，提高计算效率。
2. 可以考虑字符串之间的公共子串对相似度的影响，提高字符串相似度的准确性。
3. 查询方式更灵活，能够适应不同的应用场景。
该方法可以提高字符串相似度的准确性，提高查询效率，适用于多种应用场景。
基于改进编辑距离的字符串相似度求解算法可以提高字符串相似度的准确性，提高查询效率，适用于多种应用场景。该算法可以应用于文本挖掘、信息检索、数据挖掘等领域。
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