#алгоритм_нечёткого_сопоставления — Public Fediverse posts

Python и нечеткое сопоставление: решение проблемы разнобоя в адресах

Иногда приходится заниматься сравнением больших списков адресов, в которых адреса записаны совершенно по разному без внятных идентификаторов вроде номера объекта - есть только адрес. Один и тот же адрес может фигурировать в различных списках следующим образом: 📍 "д. Малое Шилово, ул. Березовая, д. 7" и "Березовая 7_М Шилово". 📍 "п. Ласьва, ул. Весенняя, д. 5" и "Весенняя 5_Ласьва". 📍 "Луговой пер 5, Краснокамск г" и "г. Краснокамск, пер. Луговой, 5". 📍 "д. Новая Ивановка, ул. Солнечная, 18" и "д.Новая Ивановка, ул.Солнечная, 18". Уже выделенные отдельно адреса могут выглядеть как на скриншоте Экселя. А пример поставленной задачи может звучать так: « В реестре поданных объектов отметить все согласованные объекты (из общего списка согласованных) ». Если отбросить вариант ручного исполнения и обратиться к скриптам, то мне видится всего два решения: ✅ Использовать алгоритмы нечёткого сопоставления. ✅ Использовать геокодинг адресов. Ищем приемлемый вариант сопоставления

https://habr.com/ru/articles/873242/

#алгоритм #Алгоритм_нечёткого_сопоставления #карта #fuzzywuzzy