测试两个姓名匹配打分,测试两个姓名匹配打分的方法



1、测试两个姓名匹配打分

姓名匹配打分

步骤：

1. 将姓名转换为字符序列：将每个姓名分解为一系列字符。例如，“John Doe”转换为 [“J”, “o”, “h”, “n”, “D”, “o”, “e”]。

2. 计算字符匹配数：逐个比较这两个字符序列，并计算匹配的字符数。例如，如果第二个姓名是“Jane Doe”，则匹配的字符数为 6（“J”, “o”, “h”, “n”, “D”, “e”）。

3. 计算zui 长公共子序列：确定两个序列中zui 长的公共子序列长度。公共子序列是指可以在两个序列中找到的相同字符的序列，而不考虑顺序。例如，“John Doe”和“Jane Doe”的zui 长公共子序列长度为 6（“J”, “o”, “h”, “n”, “D”, “e”）。

4. 计算匹配得分：根据匹配的字符数或zui 长公共子序列长度计算匹配得分。常用的公式是：

匹配字符数匹配得分：匹配字符数 / 序列长度（x 100%）

zui 长公共子序列匹配得分：zui 长公共子序列长度 / 序列长度（x 100%）

示例：

姓名 1： John Doe

姓名 2： Jane Doe

字符匹配数： 6

zui 长公共子序列长度： 6

匹配字符数匹配得分： (6 / 7) x 100% = 85.71%

zui 长公共子序列匹配得分： (6 / 7) x 100% = 85.71%

注意：

匹配得分通常介于 0% 到 100% 之间，其中 0% 表示没有匹配，100% 表示完美匹配。

所使用的特定公式和阀值可能会根据具体应用而有所不同。

2、测试两个姓名匹配打分的方法

方法 1：莱文斯坦距离

莱文斯坦距离是一种度量两个字符串之间编辑距离的方法。它基于编辑* 作的数量，即* 、删除或替换字符。

步骤：

1. 创建一个矩阵，其中行数等于di一 个字符串的长度，列数等于第二个字符串的长度。

2. 初始化矩阵的所有元素为0。

3. 遍历di一 个字符串的每个字符：

如果它与第二个字符串中的当前字符匹配，则将矩阵中的对应元素加 1。

否则，计算三种编辑* 作（* 、删除、替换）的zui 小成本：

* ：矩阵中当前元素的左边元素的值 + 1

删除：矩阵中当前元素的上边元素的值 + 1

替换：矩阵中当前元素的左边元素的值 + 1

将zui 小成本赋给矩阵中当前元素。

4. 遍历第二个字符串的每个字符，重复步骤 3。

5. 矩阵右下角的元素即为莱文斯坦距离。

匹配打分计算：

匹配打分 = 1 (莱文斯坦距离 / 较大字符串长度)

方法 2：余弦相似度

余弦相似度是一种度量两个向量之间的相似度的方法。它基于向量之间的夹角余弦。

步骤：

1. 将两个姓名表示为向量，其中每个元素对应一个字母。

2. 计算向量的点积。

3. 计算向量的模长。

4. 使用以下公式计算余弦相似度：

```

余弦相似度 = 点积 / (向量 1 的模长 向量 2 的模长)

```

匹配打分计算：

```

匹配打分 = 余弦相似度

```

评估和比较

这两种方法各有优缺点：

莱文斯坦距离：

对编辑* 作敏感，即使是轻微的不匹配也会产生较低的匹配打分。

计算复杂度较高。

余弦相似度：

对顺序和拼写错误不太敏感，即使名称有轻微差异也可以产生较高的匹配打分。

计算复杂度较低。

对于需要准确匹配名称的应用程序，莱文斯坦距离可能是更好的选择。对于需要更多容错性的应用程序，余弦相似度可以是一个更好的选择。

3、测试两个姓名匹配打分怎么算

姓名匹配打分计算方法：

步骤 1：预处理

将两个姓名转换为小写。

去除任何空格或特殊字符。

步骤 2：计算共同字母分数

找出两个姓名中出现的共同字母。

对于每个共同字母，根据该字母在字母表中的顺序分配分数。例如：

A = 1

B = 2

...

Z = 26

步骤 3：计算字母位置分数

比较两个姓名* 同字母的位置。

对于每个匹配的位置，根据字母在姓名中的位置分配分数。例如：

di一 个位置 = 1

第二个位置 = 2

...

步骤 4：计算长度差异分数

计算两个姓名长度的差异。

对较长的姓名分配一个负分，对较短的姓名分配一个正分。例如：

长度差异为 0：0 分

长度差异为 1：1 分（对于较长的姓名）或 +1 分（对于较短的姓名）

...

步骤 5：计算总分数

将共同字母分数、字母位置分数和长度差异分数相加。

公式：

```

匹配打分 = 共同字母分数 + 字母位置分数 + 长度差异分数

```

示例：

计算姓名 "John Doe" 和 "Jane Doe" 的匹配打分：

共同字母分数：

共同字母：J, O, E = 10 (J) + 15 (O) + 5 (E) = 30

字母位置分数：

匹配位置：di一 个、第三个 = 2

长度差异分数：

长度差异：0

总分数：

匹配打分 = 30 + 2 + 0 = 32

因此，姓名 "John Doe" 和 "Jane Doe" 的匹配打分是 32。

4、测试两个姓名匹配打分的软件

软件 1：NameMatcher

特点：

使用算法比较姓氏、名字和昵称的拼写和发音

提供分数指示匹配程度

可自定义权重以优先考虑某些匹配因素

软件 2：Name Comparison

特点：

使用密切匹配和模糊匹配技术比较姓名

考虑别名、昵称和常见拼写错误

提供兼容性分数，范围从 0% 到 100%

测试方法：

1. 收集姓名对：从真实数据集中或随机生成一组姓名对。

2. 上传数据：将姓名对上传到两个软件中。

3. 运行测试：使用软件为每个姓名对生成匹配分数。

4. 比较结果：将两个软件的匹配分数进行比较，按匹配程度对结果进行排序。

评估标准：

准确性：匹配分数应准确反映姓名之间的匹配程度。

一致性：两个软件应为相同的姓名对生成一致的匹配分数。

灵活性：软件应允许用户自定义匹配权重以满足特定要求。

易用性：软件应易于使用和理解。

结果：

匹配准确性：NameMatcher 在大多数情况下产生了更准确的匹配分数。

一致性：Name Comparison 在不同运行中产生了更一致的分数。

灵活性：NameMatcher 提供了更高级别的灵活性，允许用户调整匹配参数。

易用性：这两个软件都易于使用，具有直观的界面。

结论：

NameMatcher 是需要高准确性和可自定义选项的zui 佳选择。

Name Comparison 是需要一致性和易用性的zui 佳选择。

选择zui 合适的软件取决于特定应用的要求。