我需要一种方法来比较多个字符串到一个测试字符串，并返回与它非常相似的字符串:
TEST STRING: THE BROWN FOX JUMPED OVER THE RED COW
CHOICE A : THE RED COW JUMPED OVER THE GREEN CHICKEN
CHOICE B : THE RED COW JUMPED OVER THE RED COW
CHOICE C : THE RED FOX JUMPED OVER THE BROWN COW
(如果我做对了)最接近“TEST string”的字符串应该是“CHOICE C”。最简单的方法是什么?
我计划将其实现为多种语言，包括VB.net、Lua和JavaScript。此时，伪代码是可以接受的。如果你能提供一个特定语言的例子，这也是非常感谢的!
当前回答
还有一个相似度测量，我曾经在我们的系统中实施，并给出了令人满意的结果:-
用例
有一个用户查询需要与一组文档进行匹配。
算法
从用户查询中提取关键字(相关POS TAGS -名词，专有名词)。 现在根据下面的公式计算分数，用于测量用户查询和给定文档之间的相似性。
对于从用户查询中提取的每个关键字:-
开始在文档中搜索给定的单词，并在文档中每出现一次该单词就减少奖励点数。
从本质上讲，如果第一个关键字在文档中出现了4次，则得分将计算为:-
第一次出现将获取'1'点。 第二次出现将在计算分数上加1/2 第三次会增加总数的1/3 第四次得到1/4
总相似度= 1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 = 2.083
类似地，我们为用户查询中的其他关键字计算它。
最后，总分将表示用户查询与给定文档之间的相似程度。
其他回答
你可能会对这篇博客感兴趣。
http://seatgeek.com/blog/dev/fuzzywuzzy-fuzzy-string-matching-in-python
Fuzzywuzzy是一个Python库，它提供了简单的距离度量，例如用于字符串匹配的Levenshtein距离。它构建在标准库中的difflib之上，并将使用Python-levenshtein(如果可用的话)的C实现。
http://pypi.python.org/pypi/python-Levenshtein/
如果输入数据太大(比如数百万个字符串)，这个问题就很难实现。我用弹性搜索来解决这个问题。
快速入门:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/net-api/6.x/elasticsearch-net.html
只需将所有输入数据插入到DB中，您就可以根据任何编辑距离快速搜索任何字符串。下面是一个c#代码片段，它会给你一个按编辑距离排序的结果列表(从小到大)
var res = client.Search<ClassName>(s => s
.Query(q => q
.Match(m => m
.Field(f => f.VariableName)
.Query("SAMPLE QUERY")
.Fuzziness(Fuzziness.EditDistance(5))
)
));
还有一个相似度测量，我曾经在我们的系统中实施，并给出了令人满意的结果:-
用例
有一个用户查询需要与一组文档进行匹配。
算法
从用户查询中提取关键字(相关POS TAGS -名词，专有名词)。 现在根据下面的公式计算分数，用于测量用户查询和给定文档之间的相似性。
对于从用户查询中提取的每个关键字:-
开始在文档中搜索给定的单词，并在文档中每出现一次该单词就减少奖励点数。
从本质上讲，如果第一个关键字在文档中出现了4次，则得分将计算为:-
第一次出现将获取'1'点。 第二次出现将在计算分数上加1/2 第三次会增加总数的1/3 第四次得到1/4
总相似度= 1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 = 2.083
类似地，我们为用户查询中的其他关键字计算它。
最后，总分将表示用户查询与给定文档之间的相似程度。
要以有效的方式查询大量文本，可以使用编辑距离/前缀编辑距离的概念。
编辑距离ED(x,y):从项x到项y的最小变换数
但是计算每个术语和查询文本之间的ED是资源和时间密集型的。因此，我们可以使用一种称为Qgram Index的技术提取可能匹配的项，而不是首先计算每个项的ED。然后对这些选定的项进行ED计算。
Qgram索引技术的优点是支持模糊搜索。
采用QGram索引的一种可能的方法是使用QGram构建倒排索引。在那里，我们存储了所有与特定Qgram组成的单词，在那个Qgram之下。(而不是存储完整的字符串，您可以为每个字符串使用唯一的ID)。为此，您可以使用Java中的Tree Map数据结构。 下面是存储术语的一个小示例
科尔姆比亚，科伦坡，甘科拉，塔科拉马
然后，在查询时，我们计算查询文本和可用术语之间的公共Qgrams的数量。
Example: x = HILLARY, y = HILARI(query term)
Qgrams
$$HILLARY$$ -> $$H, $HI, HIL, ILL, LLA, LAR, ARY, RY$, Y$$
$$HILARI$$ -> $$H, $HI, HIL, ILA, LAR, ARI, RI$, I$$
number of q-grams in common = 4
共有q-gram数= 4。
对于具有大量常见Qgrams的术语，我们根据查询术语计算ED/PED，然后向最终用户建议该术语。
你可以在下面的项目中找到这个理论的实现(参见“QGramIndex.java”)。请随意提问。https://github.com/Bhashitha-Gamage/City_Search
要了解更多关于编辑距离，前缀编辑距离Qgram索引，请观看Hannah Bast教授的视频https://www.youtube.com/embed/6pUg2wmGJRo(课程从20:06开始)
Lua实现，为子孙后代:
function levenshtein_distance(str1, str2)
local len1, len2 = #str1, #str2
local char1, char2, distance = {}, {}, {}
str1:gsub('.', function (c) table.insert(char1, c) end)
str2:gsub('.', function (c) table.insert(char2, c) end)
for i = 0, len1 do distance[i] = {} end
for i = 0, len1 do distance[i][0] = i end
for i = 0, len2 do distance[0][i] = i end
for i = 1, len1 do
for j = 1, len2 do
distance[i][j] = math.min(
distance[i-1][j ] + 1,
distance[i ][j-1] + 1,
distance[i-1][j-1] + (char1[i] == char2[j] and 0 or 1)
)
end
end
return distance[len1][len2]
end
