Python字符串模糊匹配库FuzzyWuzzy

在计算机科学中，字符串模糊匹配（fuzzy string matching）是一种近似地（而不是精确地）查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说，字符串模糊匹配是一种搜索，即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索，也能够找到匹配项。因此，它也被称为字符串近似匹配。

字符串模糊搜索可用于各种应用程序，例如：

• 拼写检查和拼写错误纠正程序。例如，用户在Google中键入“Missisaga”，将返回文字为“Showing results for mississauga”的点击列表。也就是说，即使用户输入缺少字符、有多余的字符或者有其他类型的拼写错误，搜索查询也会返回结果。
• 重复记录检查。例如，由于名称拼写不同(例如Abigail Martin和Abigail Martinez)在数据库中被多次列出。

这篇文章将解释字符串模糊匹配及其用例，并使用Python中Fuzzywuzzy库给出示例。

使用FuzzyWuzzy合并酒店房型

每个酒店都有自己的命名方法来命名它的房间，在线旅行社(OTA)也是如此。例如，同一家酒店的一间客房Expedia将之称为“Studio, 1 King Bed with Sofa Bed, Corner”，Booking.com（缤客）则简单地将其显示为“Corner King Studio”。不能说有谁错了，但是当我们想要比较OTA之间的房价时，或者一个OTA希望确保另一个OTA遵循费率平价协议时（rate parity agreement），这可能会导致混乱。换句话说，为了能够比较价格，我们必须确保我们进行比较的东西是同一类型的。对于价格比较网站和应用程序来说，最令人头条的问题之一就是试图弄清楚两个项目（比如酒店房间）是否是同一事物。

Fuzzywuzzy是一个Python库，使用编辑距离（Levenshtein Distance）来计算序列之间的差异。为了演示，我创建了自己的数据集，也就是说，对于同一酒店物业，我从Expedia拿一个房间类型，比如说“Suite, 1 King Bed (Parlor)”，然后我将它与Booking.com中的同类型房间匹配，即“King Parlor Suite”。只要有一点经验，大多数人都会知道他们是一样的。按照这种方法，我创建了一个包含100多对房间类型的小数据集，可以访问Github下载。

我们使用这个数据集测试Fuzzywuzzy的做法。换句话说，我们使用Fuzzywuzzy来匹配两个数据源之间的记录。