标准化R中的字符串_R_Stringdist

标准化R中的字符串

标准化R中的字符串,r,stringdist,R,Stringdist,我有一些品牌的数据集。通过预处理（例如小写、删除停止字、删减空白、字符串拆分等），我从最初的320个不同的案例中得到了114个。然而，仍有一些改进的余地 # A tibble: 6 x 3 record Colum Name <dbl> <chr> <chr> 1 2 A check24 2 3 A NA 3 7 A weriwox 4 9 A verifox

我有一些品牌的数据集。通过预处理（例如小写、删除停止字、删减空白、字符串拆分等），我从最初的320个不同的案例中得到了114个。然而，仍有一些改进的余地

# A tibble: 6 x 3
  record Colum Name   
   <dbl> <chr> <chr>  
1      2 A     check24
2      3 A     NA     
3      7 A     weriwox
4      9 A     verifox
5     10 A     chec24 
6     11 A     smava

例如，根据结果，我可以用“check24”替换掉“chec24”和“check42”。所以我可以进一步减少名字的数量。目标不是获得“真实”姓名匹配（因为我没有真实姓名的列表）。它更多的是替换非常相似的名称，以减少不同名称的总数。然而，我不知道该由谁来做这件事。。。也许一段时间

下面是一个类似名称的小dput：

structure(list(record = structure(c(2, 3, 7, 9, 10, 11, 16, 22, 
39, 59, 89, 110, 113, 148, 167, 183, 184, 203, 270, 352, 399, 
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1383, 1416, 1417, 1421, 1484, 1493, 1555, 1571, 1575, 1588, 1590, 
1591, 1644, 1649, 1672, 1676, 1744, 1770, 1816, 1822, 1906, 1934, 
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2159, 2335, 2376, 2376, 148, 1254, 1334, 1254, 1254, 22, 25, 
29, 34, 59, 69, 75, 121, 122, 138, 148, 270, 706, 1230, 1274, 
1276, 1344, 1357, 1367, 1375, 1376, 1383, 1386, 1421, 1422, 1468, 
1486, 1493, 1507, 1715, 1743, 1790, 1822, 1837, 2159, 52, 1337, 
1386, 2257, 1241), label = "record: Record number", format.spss = "F7.0", display_width = 7L), 
    Colum = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "D", 
    "D", "D", "E", "F", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", 
    "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", 
    "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", 
    "K", "K", "K", "L", "L", "L", "L", "M"), Name = c("check24", 
    NA, "weriwox", "verifox", "chec24", "smava", "verivox", "targobank", 
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    "n24", "finanzcheck24", "testsieger", "online", "volksbank", 
    "checkkredit.eu", "n26", "kreditvergleich", "finanzvergleich", 
    "kreditexperte.de", "kreditmacher", "samba")), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -114L))

尝试语音软件包中的

phonics

。它有16种不同的方法。让他们看看哪一个对你的数据最有效。

structure(list(record = structure(c(2, 3, 7, 9, 10, 11, 16, 22, 
39, 59, 89, 110, 113, 148, 167, 183, 184, 203, 270, 352, 399, 
1243, 1254, 1258, 1274, 1299, 1309, 1321, 1331, 1344, 1352, 1375, 
1383, 1416, 1417, 1421, 1484, 1493, 1555, 1571, 1575, 1588, 1590, 
1591, 1644, 1649, 1672, 1676, 1744, 1770, 1816, 1822, 1906, 1934, 
2080, 2090, 2335, 2374, 39, 148, 1299, 1334, 1487, 1681, 1816, 
2159, 2335, 2376, 2376, 148, 1254, 1334, 1254, 1254, 22, 25, 
29, 34, 59, 69, 75, 121, 122, 138, 148, 270, 706, 1230, 1274, 
1276, 1344, 1357, 1367, 1375, 1376, 1383, 1386, 1421, 1422, 1468, 
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    Colum = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
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    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
    "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "D", 
    "D", "D", "E", "F", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", 
    "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", 
    "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", "K", 
    "K", "K", "K", "L", "L", "L", "L", "M"), Name = c("check24", 
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    "n24", "finanzcheck24", "testsieger", "online", "volksbank", 
    "checkkredit.eu", "n26", "kreditvergleich", "finanzvergleich", 
    "kreditexperte.de", "kreditmacher", "samba")), class = c("tbl_df", 
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