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相似单词查找方法研究与实现_李健豪
2.1 最长公共子串算法与最小编辑距离算法的改进最长公共子序列的定义是对于一个序列 S， 如果分别是两个或多个已知序列的子序列， 且是所有符合此条件序列中最长的，则 S 称为已知序列的最长公共子序列。最长公共子序列问题是寻找两个或多个已知序列的最长公共子序列。Wagner 等人提出了最长公共子序列（Longest Common Subsequence， LCS）问题后，基于 LCS 的应用研究工作已经取得了显著成效。李占波等人采用匹配规则相似度实现人工免疫计算。于海英采用最长公共子序列算法获取结构相似度，衡量程序代码相似程度。目前最长公共子串的求解过程可使用动态规划（Dynamic Programming）方法。它可在多项式时间解决两个字符串的最长公共子串。鉴于最长公共子串不考虑公共段被隔开多次的问题， 不能很好地表达一些单词的相似程度，例如假设 s1为”abcdefg”， s2为”abdes”， s3为”acegt”。直接观察可以看出，s2比 s3更相似于 s1 ， 但是根据最长公共字串算法 s1 ，s2 ，s3的最长公共字串长度都为 4，最长子串分别为”abde”及”aceg”。进一步观察可知，”abde” 在 s1 中被分隔为两段，而”aceg”在 s1 中被分隔为 4 段。经典的最长公共子串算法没有度量这种差异。为了刻画这种差异并提高对于单词相似度的刻画能力， 本文提出一种改进的最长公共字串算法：有限分隔最长公共子串算法。
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