LevenshteinDist - 스크립트 및 차트 함수

개요

데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 테이블의 한 필드는 InputText입니다.

로드 스크립트

Example: 
Load * inline [ 
InputText
Sliver
SSiver 
SSiveer 
]; 

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 이 필드를 차원으로 추가합니다.

• InputText

• =LevenshteinDist('Silver', InputText), InputText의 문자열 값을 'Silver'라는 단어로 변경하는 데 필요한 최소 단일 문자 편집 횟수를 계산합니다.

LevenshteinDist 함수의 출력은 InputText를 예상 텍스트 'Silver'로 변경하는 데 필요한 변경 횟수를 반환합니다. 예를 들어, 첫 번째 행은 'Sliver'라는 단어를 'Silver'로 수정하기 위해 두 번의 변경이 필요합니다. 두 번째 행에는 다음과 같이 세 번의 변경이 필요합니다. 1) 추가 문자 'S' 삭제. 2) 추가 문자 'e' 삭제. 3) 새 문자 'l' 삽입.

개요

이 예에서는 다양한 시스템의 제품 이름을 통합합니다. 제품 이름은 오타, 약어, 간격 또는 기타 변형으로 인해 항상 동일한 철자를 사용하지 않습니다. LevenshteinDist 함수를 사용하면 두 제품 이름 사이의 유사성을 측정하고 이름이 동일하지 않더라도 어떤 이름이 같은 제품을 가리키는지 식별할 수 있습니다.

데이터 로드 편집기를 열고 아래의 로드 스크립트를 새 탭에 추가합니다.

로드 스크립트에는 다음이 포함됩니다.

• • ProductA

  • ProductB

로드 스크립트

Example:
Load * inline [ 
ProductA, ProductB
Coca Cola 330ml, CocaCola 330 ml
Pepsi 500 ml, Pepsi 500ml
Sprite Zero 600 ml, SpriteZero600ml
Red Bull 250ml, Redbull 250ml
]; 

결과

데이터를 로드하고 시트를 엽니다. 새 테이블을 만들고 다음 필드를 차원으로 추가합니다.

• ProductA

• ProductB

• =LevenshteinDist(ProductA, ProductB), ProductB의 문자열 값을 ProductA과 일치하도록 변경하는 데 필요한 최소 단일 문자 편집 횟수를 계산합니다.

Levenshtein 거리는 맞춤법 검사기, 광학 문자 인식 및 수정 시스템의 일부로 널리 사용되는 일종의 퍼지 매칭이며, 텍스트에 약간의 차이가 자주 발생하는 고객 데이터 관리, 재고 시스템 및 문서 처리 분야에서 사용됩니다.

Load script

T1: Load *, recno() as ID; Load 'Silver' as String_1,* inline [ String_2 Sliver SSiver SSiveer ];  T1: Load *, recno()+3 as ID; Load 'Gold' as String_1,* inline [ String_2 Bold Bool Bond ];  T1: Load *, recno()+6 as ID; Load 'Ove' as String_1,* inline [ String_2 Ove Uve Üve ];  T1: Load *, recno()+9 as ID; Load 'ABC' as String_1,* inline [ String_2 DEFG abc ビビビ ];  set nullinterpret = '<NULL>'; T1: Load *, recno()+12 as ID; Load 'X' as String_1,* inline [ String_2 '' <NULL> 1 ];  R1: Load  ID,  String_1,  String_2,  LevenshteinDist(String_1, String_2) as LevenshteinDistance  resident T1;  Drop table T1; 

Result