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前言

产品今天提了个需求，大概是这样的，来，请看大屏幕。。。额。。。搞错了，重来！来，请看需求原型

需求原型清晰明了，就不做过多解释了

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一、文本相似度算法的选择

文本相似度其实很好理解，按照字面意思，就是两个字符串比较，根据一定的规则来返回两个字符串的相似度。
按照需求来说的话，我需要的只是文本的匹配，对于准确性的要求可能没有那么高，所以，这里选择Apache Jaccard的算法就能满足需求

二、常见的文本相似度算法介绍

1.Levenshtein距离： Levenshtein距离算法在计算字符串相似度时需要考虑所有的插入、删除和替换操作，因此对于长字符串来说，时间复杂度较高。然而，这个算法比较准确，能够捕捉到字符串间的细微差异。(后面只会说一下调用示例，不会过重说明)

2.Jaccard相似度：Jaccard相似度算法计算集合的交集和并集的比值，是一种基本的相似度度量。它对字符串长度不敏感，计算速度相对较快。但是，它对于字符顺序不敏感，并且只考虑字符出现与否，而不考虑出现的频率。 (这里着重说明一下)

3.Cosine相似度： Cosine相似度算法将字符串视为向量，并计算它们的夹角余弦值。这个算法在计算文本相似度时，考虑了字符的频率和顺序。它也适用于处理较长的字符串，但在比较两个字符串之间的相似度时，需要先将其向量化，因此相对复杂一些。(其实Cosine相似度我也看了下源码，也度娘了一下其中的原理，由于个人数学不好，看到一大串的数学公式，感觉头都大了，就没深究^ o ^。感兴趣的同学可以自行度娘，并深入研究一下 )

三、使用示例

1、引入jar包

Levenshtein、Jaccard和Cosine都是 Apache公司的，所以引入一个就可以了

	<dependency><groupId>org.apache.commons</groupId><artifactId>commons-text</artifactId><version>1.10.0</version></dependency>

2、方法示例

Jaccard相似度： 用于计算两个集合之间的相似度，可以将字符串视为字符的集合，计算它们的交集和并集的比值。Jaccard相似度的取值范围是0到1，值越接近1表示相似度越高。
Jaccard示例如下：

import org.apache.commons.text.similarity.JaccardSimilarity;// Jaccard文本相似度
public static void main(String[] args) {String str1 = "收到钢化膜其中一张破裂+收到钢化膜其中一张破裂要求补发一张+3191";String str2 = "收到后钢化膜有一张碎了角+收到后钢化膜有一张碎了角，请补发+3191";// Jaccard匹配文本相似度JaccardSimilarity jacc = new JaccardSimilarity();Double jaccardSimilarity = jacc.apply(str1, str2);System.out.println("Jaccard===>文本相似度：" + jaccardSimilarity);
}

Jaccard计算结果：

Levenshtein距离示例如下：
Levenshtein距离：也称为编辑距离，用于计算两个字符串之间的最小编辑操作次数（插入、删除、替换）来转换一个字符串为另一个字符串。编辑距离越小，表示两个字符串越相似。

import org.apache.commons.text.similarity.JaccardSimilarity;// Jaccard文本相似度
public static void main(String[] args) {String str1 = "收到钢化膜其中一张破裂+收到钢化膜其中一张破裂要求补发一张+3191";String str2 = "收到后钢化膜有一张碎了角+收到后钢化膜有一张碎了角，请补发+3191";int distance = LevenshteinDistance.getDefaultInstance().apply(str1, str2);double levenshteinSimilarity= 1 - (double) distance / Math.max(str1.length(), str2.length());System.out.println("Levenshtein===>文本相似度：" + levenshteinSimilarity);
}

Levenshtein计算结果：

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3、Jaccard源码剖析

import org.apache.commons.text.similarity.JaccardSimilarity;public static void main(String[] args) {String str1 = "收到钢化膜其中一张破裂+收到钢化膜其中一张破裂要求补发一张+3191";String str2 = "收到后钢化膜有一张碎了角+收到后钢化膜有一张碎了角，请补发+3191";int leftLength = str1.length();int rightLength = str2.length();if (leftLength == 0 && rightLength == 0) {System.out.println("文本相似度：" + 1.0);} else if (leftLength != 0 && rightLength != 0) {Set<Character> leftSet = new HashSet();for (int i = 0; i < leftLength; ++i) {leftSet.add(str1.charAt(i));}System.out.println("leftSet内容：" + JSONObject.toJSONString(leftSet));System.out.println("leftSet的Size：" + leftSet.size());Set<Character> rightSet = new HashSet();for (int i = 0; i < rightLength; ++i) {rightSet.add(str2.charAt(i));}System.out.println("rightSet内容：" + JSONObject.toJSONString(rightSet));System.out.println("rightSet的Size：" + rightSet.size());Set<Character> unionSet = new HashSet(leftSet);unionSet.addAll(rightSet);System.out.println("unionSet内容：" + JSONObject.toJSONString(unionSet));System.out.println("unionSet的Size：" + unionSet.size());int intersectionSize = leftSet.size() + rightSet.size() - unionSet.size();System.out.println("intersectionSize的Size：" + intersectionSize);double calRes = 1.0 * (double) intersectionSize / (double) unionSet.size();System.out.println("文本相似度：" + calRes);} else {System.out.println("文本相似度：" + 0.0);}
}

4、Jaccard源码解释

该函数用于计算两个字符串的文本相似度。使用字符集来表示字符串，并计算两个字符串的交集和并集，然后根据交集和并集的大小计算相似度。具体步骤如下：

1. 初始化两个字符串str1和str2。
2. 计算两个字符串的长度，分别保存在leftLength和rightLength变量中。
3. 如果两个字符串长度都为0，则输出相似度为1.0。
4. 如果两个字符串长度都不为0，则进行以下操作：
   a. 创建一个字符集leftSet，将str1中的每个字符添加到leftSet中。
   b. 输出leftSet的内容和大小。
   c. 创建一个字符集rightSet，将str2中的每个字符添加到rightSet中。
   d. 输出rightSet的内容和大小。
   e. 创建一个字符集unionSet，并将leftSet中的元素复制到unionSet中。
   f. 将rightSet中的元素添加到unionSet中。
   g. 输出unionSet的内容和大小。
   h. 计算交集的大小：intersectionSize = leftSet的大小 + rightSet的大小 - unionSet的大小。
   i. 计算相似度：calRes = (double) intersectionSize / (double) unionSet的大小。
   j. 输出相似度。
5. 如果两个字符串长度不一致，则输出相似度为0.0。

写在最后

最佳算法的选择取应取决于实际应用中具体情况和要求，同时需要考虑多个方面，如算法的复杂度、字符串长度、算法的适用性、是否需要分词等等。
如果仅仅是需要计算几个短字符串之间的相似度，Jaccard相似度可能会是一个好的选择。
如果是需要捕捉字符串细微的差异并进行较高精度的匹配，Levenshtein距离可能会更合适。
如果需要处理的是文本数据，Cosine相似度可能是更好的选择。
此外，如果需要对于大规模的字符串匹配需求（如搜索引擎），更复杂的算法（如基于索引的搜索算法）可能会有更适合的算法。

原创不易，望一键三连 (^ _ ^)