什么是模糊搜索？

模糊搜索采用各种算法和技术来确定两个文本字符串、搜索查询以及数据中的潜在匹配项之间的相似程度。这些算法通常依赖于以下概念：

• Levenshtein 距离：用于确定将一个字符串转换为另一个字符串所需的最少修改次数（例如插入、删除或替换）。Levenshtein 距离越小，相似度越高。例如，“kitten”和“sitting”的 Levenshtein 距离为 3。
• 余弦相似度：计算表示字词或字符串的两个向量之间的余弦角度。余弦相似度为 1 表示完全匹配，而 0 表示不相似。这通常用于根据文档的字词内容进行比较。
• 语音算法：Soundex 或 Metaphone 等技术会根据单词的发音对其进行编码。这有助于找到发音相似的字词，即使它们的拼写不同，例如“Smith”和“Smyth”。

借助这些概念，模糊搜索引擎可以根据潜在匹配与原始查询的相似程度对其进行排名，帮助用户查看一系列相关结果，即使这些结果与用户的搜索字词存在细微差异也不影响。

随着数据集越来越大，用户输入也越来越多样化，模糊搜索是一种有效检索信息的重要方法。它可以帮助弥合用户多种多样的沟通（或搜索）方式与数据可能的结构和存储方式之间的差距。

模糊搜索之所以很重要，原因如下：

• 用户友好：模糊搜索可容纳错别字、词形变化或拼写错误，让用户无需知道确切的拼写或措辞，即可轻松找到所需内容。这有助于提供更流畅、更快速的搜索体验。
• 提高搜索相关性：模糊搜索会考虑变体和同义词，从而检索出更广泛的相关结果，而完全匹配搜索可能无法检索到这些结果。
• 增强数据发现能力：在可能存在数据输入不一致或差异的大型数据集中，模糊搜索有助于发现隐藏的联系，并检索可能被忽略的相关信息。

精确搜索与模糊搜索之间的根本区别在于它们处理数据变化的方式。我们来看看主要区别：

为了说明其实际应用，我们来看看一些示例，看看模糊搜索如何帮助匹配不同搜索查询背后的用户意图与相关搜索结果。

• 用户搜索：“aple pie”
• 模糊搜索查找结果：“apple pie”

在本例中，即使出现了拼写错误，模糊搜索算法也能识别用户的意图，并提供所需的苹果派食谱。 它能理解“aple”可能是“apple”的拼写错误，并相应地优先显示结果。

• 用户搜索：“recipe”
• 模糊搜索查找到："recipes"

模糊搜索可无缝处理多种变体。无论用户搜索单数还是复数形式，搜索引擎都会智能地检索与预期含义相符的结果，确保用户无论使用何种语法方法都能找到食谱。

• 用户搜索：“quick meal ideas”
• 模糊搜索结果：“easy dinner recipes”

解读同义词的功能可扩大搜索范围。该引擎会识别“quick meal ideas”和“easy dinner recipes”在概念上相似，并为这两个查询提供相关结果，从而扩大了结果的可能性，而不仅仅局限于所用的字面关键字。

• 用户搜索：“running shoes”
• 模糊搜索找到："run shoe"

算法通常会采用词干提取，将单词简化为其基本形式或词根形式。这样，搜索结果中就会出现“running shoes”和“run shoe”这两个词组，即使它们在语法上有所不同，也能确保用户找到相关产品，而不会因为细微的差别而错失机会。

• 用户搜索：“USA”
• 模糊搜索找到：“United States of America”

系统可以有效地处理缩写，识别“USA”是指“United States of America”。这项功能在数据库和搜索引擎中尤为有用，因为这类系统中经常使用缩写来简化表达。

实现模糊搜索通常涉及以下步骤：

1. 数据预处理：此步骤涉及对数据进行清理和标准化，程度取决于具体情况。这可能包括将文本转换为小写、移除标点符号或应用词干提取技术。虽然模糊搜索可以容忍差异，但基本预处理可以提高其效率。
2. 索引：对预处理后的数据进行索引，通常使用倒排索引或字典树结构等专门的数据结构。这些结构可用于快速检索给定查询的潜在匹配项。
3. 相似性计算：当用户提交查询时，模糊搜索算法会计算查询与索引数据之间的相似性得分。这涉及使用 Levenshtein 距离、余弦相似度或语音算法等算法来量化匹配程度。
4. 排名和检索：根据相似性得分对潜在匹配结果进行排名，然后检索排名靠前的结果并将其呈现给用户。

虽然具体实现可能因应用而异，但 Google Cloud 的 Vertex AI 可以在其机器学习工作流中利用模糊搜索技术来提高模型准确性，并处理噪声或不一致的数据。例如，模糊匹配可以通过对类似的数据点进行分组，或者识别和更正训练数据集中的错误，从而增强特征工程。