jaro-winkler-JS Jaro-Winkler距离算法在 Javascript 中的实现（参见 ）。 这是 Winkler、McLaughlin、Jaro 和 Lynch 版本的直接翻译： ://web.archive.org/web/20100227020019/http: 。 我需要一个模糊字符串匹配问题的快速解决方案，但没有找到任何易于获取的 JS 实现——因此是这个。 我希望其他人觉得这很有用。 请注意，这是半小时左右的工作，因此其中可能存在错误（不过到目前为止对我来说效果很好）。 任何意见或指针是最受欢迎的！ 这个 repo 的小涂鸦是 MIT 许可的，所以去吧。

SimMetrics.Net SimMetrics是一个相似性度量库，例如，从编辑距离（Levenstein等）到其他度量（Chapman等）。 地位 AppVeyor Travis codecov.io coveralls.io NuGet 支持的框架是： .NET 2.0 .NET 3.5 .NET 4.0 .NET 4.5及更高版本 .NET Standard 1.0到.NETStandard 1.6（包括便携式，Windows Phone和uap） .NET标准2.0 基于以及原始项目中的所有87个单元测试。

Strutil strutil提供了用于计算字符串相似度的字符串度量标准以及其他字符串实用程序功能。 完整文档可在以下找到： : 。 安装 go get github.com/adrg/strutil 字符串指标 杰罗·温克勒 史密斯·沃特曼·高图 索伦森-骰子 贾卡德 重叠系数 程序包定义了StringMetric接口，该接口由所有字符串指标实现。 该接口与“ Similarity功能一起使用，该功能使用提供的字符串度量标准来计算指定字符串之间的相似度。 type StringMetric interface { Compare ( a , b string ) float64 } func Similarity ( a , b string , metric StringMetric ) float64 { } 所有定义的字符串指标都可以在指标包中找到。 汉明

本文主要介绍字符匹配算法-JaroWinklerDistance，并附有例子

Java字符串相似度 一个实现不同字符串相似度和距离度量的库。 当前实现了十二种算法（包括Levenshtein编辑距离和同级，Jaro-Winkler，最长公共子序列，余弦相似性等）。 查看下面的摘要表以获取完整列表... 下载 使用Maven： info.debatty java-string-similarity RELEASE 或检查。 该库需要Java 8或更高版本。 总览 下面介绍了每种已实现算法的主要特征。 “成本”列给出了计算成本的估算值，以分别计算长度为m和n的两个字符串之间的相似度。 归一化？ 公制？ 类型 成本 典型用法 距离 没有 是 O（米* n） 1 距离相似 是 没有 O（米* n） 1 距离 没有 没有 O（米* n） 1 光学字符识别 3 距离 没有 是 O（米* n） 1 3 距离 没有 没有 O（米* n） 1 相似距离 是