我猜…它可以

寻找词语 如果没有找到，使用一些算法来尝试“猜测”这个词。

可能是来自人工智能的东西，比如Hopfield网络或反向传播网络，或者其他“识别指纹”，恢复损坏的数据，或者Davide已经提到的拼写纠正……

关于“did you mean”算法的理论可以参考《信息检索导论》第3章。它可以在网上免费下载。第3.3节(第52页)准确地回答了你的问题。为了明确回答你的更新，你只需要一个单词字典，不需要其他任何东西(包括数百万用户)。

最简单的方法是动态规划。

这是一种从信息检索中借来的算法，在现代生物信息学中大量使用，以查看两个基因序列有多相似。

最优解采用动态规划和递归。

这是一个已经解决的问题，有很多解决方案。在你找到一些开源代码之前，一直在你的周围打转。

这是一个老问题，我很惊讶没有人建议OP使用Apache Solr。

Apache Solr是一个全文搜索引擎，除了许多其他功能，还提供拼写检查或查询建议。从文档中可以看到:

默认情况下，Lucene拼写检查器首先根据 分由弦距计算和秒由频 (如有)在索引内的建议。

我的猜测是，他们使用了Levenshtein距离算法和他们收集的大量关于正在运行的搜索数据的组合。他们可以提取一组与输入的搜索字符串的Levenshtein距离最短的搜索，然后选择结果最多的搜索。

前段时间我发现了一篇文章:《如何编写拼写更正》，作者是Peter Norvig(谷歌公司的研究总监)。

这是一本关于“拼写纠正”主题的有趣读物。例子是用Python写的，但是很清楚，很容易理解，而且我认为算法可以很容易 翻译成其他语言。

下面是该算法的简短描述。 该算法包括两个步骤，准备和单词检查。

步骤1:准备-设置word数据库

最好是你能使用实际的搜索词和它们的出现。 如果你没有，你可以用大量的文本来代替。 计算每个单词的出现次数(流行度)。

步骤2。单词检查-找到与被检查的单词相似的单词

相似意味着编辑距离很低(通常是0-1或0-2)。编辑距离是将一个单词转换为另一个单词所需的插入/删除/更改/交换的最小数量。

从上一步中选择一个最流行的词，并建议它作为更正(如果不是这个词本身的话)。