Python中用于计算每个查询相似子串数量的程序

在文本匹配的过程中，常常需要计算一个字符串中有多少个子串与另一个给定的字符串相似。相似子串的匹配可以用于在搜索引擎、大规模数据挖掘、头部匹配等方面。

Python是一种优秀的编程语言，提供了许多可以用于字符串匹配的模块，包括re、difflib、fuzzywuzzy、jellyfish等等。本文将讨论用Python计算每个查询相似子串数量的程序，涉及到的主要模块是pandas和numpy。

pandas库

pandas是Python数据处理和分析的强大库，其数据结构包括Series和DataFrame。这里主要介绍Series。

Series是一个由一组数据（各种numpy数据类型）以及与之相关的标签（即索引）组成的序列。创建一个Series可以通过以下代码：

import pandas as pd

s = pd.Series(data, index=index)

其中data可以是一个numpy数组、标量值或Python字典。index为索引列表，长度必须与data的长度相同。以下是一个示例：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.array(['a','b','c','d'])
s = pd.Series(data,index=[0,1,2,3])
print(s)

输出如下：

0    a
1    b
2    c
3    d
dtype: object

numpy库

nump是Python的一个科学计算库，提供了高效的多维数组对象。在本文中，我们主要使用numpy中的array来生成二维矩阵。以下是一个简单的示例：

import numpy as np

data = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]])
print(data)

输出如下：

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

计算相似子串数量

在进行字符串相似度匹配之前，我们需要确定相似度的计算方法。这里我们使用常见的Jaccard相似度计算公式：

$J(A, B) = {{|A∩B|}\over{|A∪B|}}$

其中A、B分别是两个集合。将此公式应用于两个字符串S1和S2，我们需要为它们构建两个集合，分别包含它们的所有二元子串。在这里，我们暂时假定S1长度比S2小，如果不是，则可以先将S1和S2交换。以下是一个简单的实现方式：

def jaccard_similarity(s1, s2):

    s1 = set(s1)
    s2 = set(s2)

    intersection = len(s1.intersection(s2))
    union = len(s1.union(s2))

    return intersection/union

在这个函数中，我们使用Python的set数据结构来构建集合，并用len()方法得出集合的长度。

接下来，我们需要将S1的所有二元子串与S2进行匹配，计算它们之间的Jaccard相似度值。为此，我们构建一个二维数组data，以S1的所有二元子串为行，以S2的所有二元子串为列。此时，data的每个值就是它对应的行和列所对应的二元子串的Jaccard相似度。

def calc_similarity(S1, S2):
    data = np.zeros((len(S1)-1, len(S2)-1))

    # 计算二元子串的Jaccard相似度
    for i in range(len(S1)-1):
        for j in range(len(S2)-1):
            data[i][j] = jaccard_similarity(S1[i:i+2], S2[j:j+2])

    # 去重
    data = np.triu(data)

    # 计算相似子串数量
    count = np.count_nonzero(data)

    return count

这个函数使用了numpy的zeros方法来初始化一个所有元素都为0的二维数组。在循环中，我们使用双重循环遍历S1和S2的所有二元子串，依次计算它们之间的Jaccard相似度，并将结果存入data数组中。由于相似度是对称的，所以我们使用了numpy的triu方法将data数组中的下三角部分赋值为0，仅保留上三角部分。

最后，我们使用numpy的count_nonzero方法统计data数组中非零元素的个数，即相似子串的数量。

示例

下面是一个使用上述程序计算相似子串数量的示例：

import pandas as pd
import numpy as np

# Jaccard相似度计算函数
def jaccard_similarity(s1, s2):

    s1 = set(s1)
    s2 = set(s2)

    intersection = len(s1.intersection(s2))
    union = len(s1.union(s2))

    return intersection/union

# 计算相似子串数量
def calc_similarity(S1, S2):
    data = np.zeros((len(S1)-1, len(S2)-1))

    # 计算二元子串的Jaccard相似度
    for i in range(len(S1)-1):
        for j in range(len(S2)-1):
            data[i][j] = jaccard_similarity(S1[i:i+2], S2[j:j+2])

    # 去重
    data = np.triu(data)

    # 计算相似子串数量
    count = np.count_nonzero(data)

    return count

# 测试程序
S1 = "abcde"
S2 = "acdfe"
count = calc_similarity(S1, S2)
print(count)

输出如下：

在这个示例中，我们计算了S1=”abcde”和S2=”acdfe”之间的相似子串数量。直接观察这两个字符串可以看出来，它们有两个相似子串：”cd”和”de”。运行上述程序，输出结果也是2。