平时的编码中，我们经常需要判断两个文本的相似性，不管是用来做文本纠错或者去重等等，那么我们应该以什么维度来判断相似性呢？这些算法又怎么实现呢？这篇文章对常见的计算方式做一个记录。Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。编辑距离的算法是首先由俄国科学家Levenshtein提出的，故又叫Levenshtein Distance。我们在做数据系统的时候，经常会用到模糊搜索，但是，数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能。现在提供一个比较两个字符串相似度的方法。通过计算出两个字符串的相似度，就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选，选出和目标字符串最相似的一个结果。本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kqq/(Kqq+Krr+Kss) (Kq > 0 , Kr>=0,Ka>=0) 其中，q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数，s是字符串1中存在，字符串2中不存在的单词总数，r是字符串2中存在，字符串1中不存在的单词总数. Kq,Kr和ka分别是q,r,s的权重，根据实际的计算情况，我们设Kq=2，Kr=Ks=1. 根据这个相似度计算公式，得出以下程序代码：

/// <summary>
 /// 获取两个字符串的相似度
/// </summary>
 /// <param name=”sourceString”>第一个字符串</param>
 /// <param name=”str”>第二个字符串</param>
 /// <returns></returns>
 public static decimal GetSimilarityWith(this string sourceString, string str)
 {
decimal Kq = 2;
 decimal Kr = 1;
 decimal Ks = 1;
char[] ss = sourceString.ToCharArray();
 char[] st = str.ToCharArray();
//获取交集数量
int q = ss.Intersect(st).Count();
 int s = ss.Length – q;
 int r = st.Length – q;
return Kq * q / (Kq * q + Kr * r + Ks * s);
 }

这就是计算字符串相似度的方法，但是实际应用时，还需要考虑到同义词或近义词的情况发生， 如“爱造人小说阅读的更新最快”和“爱造人小说阅读地更新最快” 。两个字符串在一定意义上说其实是相同的，如果使用上述方法计算就会出现不准确的情况。所以在实际应用的时候，我们需要替换同义词或近义词，计算替换后的相似度。如果是近义词，需要综合替换近义词前和近义词后的计算结果，得出两个字符串的实际相似度。