将lis中的相似字符串组合在一起

Question

今天早上我在办公室遇到了一个问题。你知道吗

我需要找到一种方法从一个列表中把字符串组合在一起。很难解释，所以举个例子：

假设我有一个清单如下：

['MONTREAL EDUCATION BOARD', 'Île de Montréal', 'Montréal',
       'Ville de Montréal', 'MONTREAL CITY', 'Monrtéal', 'Mont-réal',
       'Toronto', 'Toronto city', 'Tornoto', 'What is this', 'Bananasplit',
       'Banana', 'StLouis', 'St-Louis', 'Saint Louis']

我需要找到一种方法，根据它们的相似性将这些值分组：

[['MONTREAL EDUCATION BOARD'],
 ['Île de Montréal', 'Montréal','Ville de Montréal', 'MONTREAL CITY', 'Monrtéal', 'Mont-réal'],
 ['Toronto', 'Toronto city', 'Tornoto'],
 ['anything'],
 ['Bananasplit', 'Banana'],
 ['StLouis', 'St-Louis', 'Saint Louis']
]

那将是一个完美的案例。很明显，它可能会有（而且会有）错误。我需要用大约10000个列表来完成，每个列表包含5到15000个字符串。我需要尽量减少错误，得到最好的群体，我可以。你知道吗

我使用的是稍微修改过的fuzzywuzzy。我首先去掉重音，将所有字母大写，以获得更准确的levenshtein距离。你知道吗

我尝试的是设置一个阈值（比如说80），遍历列表，将每个字符串组成一个组，并删除重复的元素。显然，这不是我需要的结果，因为我需要每个元素只出现在一个列表中（事实并非如此，因为A可以链接到B，B到C，而不是A到C）。你知道吗

    groups = []
    for curr in lst:
        curr_grp = []
        for item in lst:
            ratio = normalized.partial_ratio(curr, item)
            if ratio > SET_THRESHOLD:
                curr_grp.append((item, ratio))

        groups.append(curr_grp)

我认为有一种方法可以从我的输出中找到最佳配置：

[[('MONTREAL EDUCATION BOARD', 100),
  ('Montréal', 100), # Will probably have to use ratio() and not partial_ratio() because
  ('Monrtéal', 88),  # this can't happen, EDUCATION BOARD is NOT Montreal
  ('Mont-réal', 89)],
 [('Île de Montréal', 100),
  ('Montréal', 100),
  ('Ville de Montréal', 93),
  ('Monrtéal', 88),
  ('Mont-réal', 94)],
 [('MONTREAL EDUCATION BOARD', 100),
  ('Île de Montréal', 100),
  ('Montréal', 100),
  ('Ville de Montréal', 100),
  ('MONTREAL CITY', 100),
  ('Monrtéal', 88),
  ('Mont-réal', 88)],
 [('Île de Montréal', 93),
  ('Montréal', 100),
  ('Ville de Montréal', 100),
  ('Monrtéal', 88),
  ('Mont-réal', 94)],
 [('Montréal', 100),
  ('MONTREAL CITY', 100),
  ('Monrtéal', 88),
  ('Mont-réal', 89)],
 [('MONTREAL EDUCATION BOARD', 88),
  ('Île de Montréal', 88),
  ('Montréal', 88),
  ('Ville de Montréal', 88),
  ('MONTREAL CITY', 88),
  ('Monrtéal', 100)],
 [('MONTREAL EDUCATION BOARD', 89),
  ('Île de Montréal', 94),
  ('Montréal', 88),
  ('Ville de Montréal', 94),
  ('MONTREAL CITY', 89),
  ('Mont-réal', 100)],
 [('Toronto', 100), ('Toronto city', 100), ('Tornoto', 86)],
 [('Toronto', 100), ('Toronto city', 100), ('Tornoto', 86)],
 [('Toronto', 86), ('Toronto city', 86), ('Tornoto', 100)],
 [('What is this', 100)],
 [('Bananasplit', 100), ('Banana', 100)],
 [('Bananasplit', 100), ('Banana', 100)],
 [('StLouis', 100), ('St-Louis', 86), ('Saint Louis', 86)],
 [('StLouis', 86), ('St-Louis', 100)],
 [('StLouis', 86), ('Saint Louis', 100)]]

有没有可能找到这个列表中每个元素只出现在一个组中的最佳子集？（那么最高分呢？）考虑到我的列表要大得多，所以我不能测试每一个配置，因为这需要很多年。你知道吗

否则，有没有其他更有效的方法来做我想做的事？你知道吗

谢谢你！你知道吗

Answer 1

您可以使用字典逐步从组中删除尚未分组的城市。你知道吗

请注意，我没有烦躁不安，所以我创建了一个贫民区比率计算器来测试解决方案。我还删除了重音字符以使这更容易（我的目标不是创建一个好的字符串比较函数）

from collections import Counter
stripJunk = str.maketrans("","","- ")
def getRatio(a,b):
    a = a.lower().translate(stripJunk)
    b = b.lower().translate(stripJunk)
    total  = len(a)+len(b)
    counts = (Counter(a)-Counter(b))+(Counter(b)-Counter(a))
    return 100 - 100 * sum(counts.values()) / total

下面是分组逻辑（您可以用fuzzyfuzzy中的函数替换我的自定义getRatio（）函数）：

data = ['MONTREAL EDUCATION BOARD', 'Ile de Montreal', 'Montreal',
       'Ville de Montreal', 'MONTREAL CITY', 'Monrteal', 'Mont-real',
       'Toronto', 'Toronto city', 'Tornoto', 'What is this', 'Bananasplit',
       'Banana', 'StLouis', 'St Louis', 'Saint Louis']

treshold     = 75
minGroupSize = 1

from itertools import combinations

paired = { c:{c} for c in data }
for a,b in combinations(data,2):
    if getRatio(a,b) < treshold: continue
    paired[a].add(b)
    paired[b].add(a)

groups    = list()
ungrouped = set(data)
while ungrouped:
    bestGroup = {}
    for city in ungrouped:
        g = paired[city] & ungrouped
        for c in g.copy():
            g &= paired[c] 
        if len(g) > len(bestGroup):
            bestGroup = g
    if len(bestGroup) < minGroupSize : break  # to terminate grouping early change minGroupSize to 3
    ungrouped -= bestGroup
    groups.append(bestGroup)

groups变量是一个包含城市名称集（组）的列表。城市只会出现在一组中。你知道吗

# With a treshold of 75%:
{'MONTREAL CITY', 'Montreal', 'Monrteal', 'Mont-real'}
{'St Louis', 'StLouis', 'Saint Louis'}
{'Toronto', 'Toronto city', 'Tornoto'}
{'Ville de Montreal', 'Ile de Montreal'}
{'MONTREAL EDUCATION BOARD'}
{'Bananasplit'}
{'Banana'}
{'What is this'}

使用较低的treshold（或更好的比较函数），您将得到较少的组：

# With a treshold of 65%:
{'Monrteal', 'Montreal', 'Ville de Montreal', 'MONTREAL CITY', 'Mont-real', 'Ile de Montreal'}
{'Toronto', 'Toronto city', 'Tornoto'}
{'Saint Louis', 'StLouis', 'St Louis'}
{'Banana', 'Bananasplit'}
{'What is this'}
{'MONTREAL EDUCATION BOARD'}

从性能的角度来看，对于相对较小的数据集，这将在合理的时间内产生结果。把1600个城市分组花了83秒。由于combinations（）循环的O（N^2）性质，当您得到列表中的15000个项目时，这可能变得不切实际。你知道吗

分组循环从较大的组开始。它占用了大约一半的处理时间。一旦你接触到一个足够小的群体，你可以通过停止它来节省一些时间。如果你不需要1-2个城市群的话。当分组大小小于3时，我尝试停止分组循环，1600个城市在48秒内处理完毕（这对我的模拟数据来说是一个显著的节省）。不过，使用实际数据可能无法获得如此大的性能提升。你知道吗