Diskussion:Levenshtein-Distanz

message: Lewenstein oder Levenshtein? --213.68.63.68 11:39, 12. Jan 2005 (CET)
replies: text: Danke für den Hinweis, muss Levenshtein heißen. Ich änder das gleich mal. Und den Namen vom NamensVater auch gleich, der sit auch falsch. --ElRaki ?! 15:53, 12. Jan 2005 (CET)
replies: text: Habs nach Lewenstein-Distanz verschoben, wegen Diskussion:Wladimir Iossifowitsch Lewenstein. Diskussionen zum Namen am besten dort. Stern !? 02:07, 2. Mär 2005 (CET)
replies: text: Levensteins Arbeiten wurden aber zuerst auf Russisch und Englisch veröffentlicht. Bei uns wurde der Begriff unter dem Namen "Levenshtein distance" aus dem Englischen übernommen. Daher ist hier - ausnahmsweise - die engl. Schreibweise durchaus vertretbar. --RokerHRO 10:19, 24. Nov. 2006 (CET)
thread_title:  Lewenstein oder Levenshtein? 

message: * Eine Optimierung der Berechnung der LD findet sich auch in 
:J. L. Spouge, Fast optimal alignment, Computer Applications in the Biosciences, Vol. 7, S. 1-7 (1991) ISSN 1367-4803
* In der c't 3/94, S. 230 ist ein Artikel von Jörg Michael, in dem er eine Erweiterung der LD auf Wildcards vorschlägt. Grundstrategie ist, in der Berechnung von d[i,j] (bzw. mathematisch D_{i, j} ) wie folgt vorzugehen:
Zunächst noch einmal die ursprüngliche Berechnung rekapituliert:
Ich habe das ganze etwas umgeschrieben und eine Gewichtungsfunktion w(a_i, b_j) eingeführt, die die “Kosten” einer Transformation beschreibt): 
: w: (a_i, b_j) \to \mathbb{R}: \begin{cases} 
  w(a_i, b_j) = 0, & {\rm f\ddot ur}\quad a_i = b_j \ {\rm(Alignment)} \\
  w(a_i, b_j) = p, & {\rm f\ddot ur}\quad a_i \to b_j \ {\rm(Substitution)} \\
  w(-, b_j) = q, & {\rm f\ddot ur}\quad - \to b_j \ {\rm(Einf\ddot ugung)} \\
  w(a_i, -) = r, & {\rm f\ddot ur}\quad a_i \to - \ {\rm(L\ddot oschung)}
\end{cases},
: wobei in der ursprünglichen Fassung die Kosten mit p = q = r = 1 vorbesetzt sind (aber — und das wird im Artikel auch nicht erwähnt —  durchaus auch variabel, ja sogar jeweils von a_i und b_j abhängig sein können).
Die Matrixwerte ergeben sich damit zu:
: D_{i, j} = min \begin{cases} 
D_{i - 1, j - 1}&+ w(a_i, b_j) \ {\rm(Alignment\ oder\ Substitution)} \\
D_{i - 1, j}&+ w(-, b_j) \ {\rm(Einf\ddot ugung)} \\
D_{i, j - 1}&+ w(a_i, -) \ {\rm(L\ddot oschung)} 
\end{cases}
Die Funktion w wird nun auf die Benutzung der Wildcards ? und * erweitert, wobei eine Wildcard nur im zweiten Muster b vorkommen darf.1 
Hierdurch ändern sich nur die Kosten wie folgt:
* steht in b_j ein ?, wird p = 0, d.h. jeder beliebige Buchstabe darf ohne Kosten durch ein ? substituiert werden.
* steht in b_j ein *, werden p, q und r alle zu Null. Das heißt im Detail:
** p = 0: Jedes Zeichen kann kostenfrei in ein * überführt werden.
** q = 0: * kann auch für eine leere Sequenz stehen.
** r = 0: Ein * paßt auf beliebig viele andere Zeichen.
===== Anmerkung: ===== 
1 Hierzu ein Zitat aus dem c't-Artikel: 
[…] Asymmetrie, die der erweiterten Levenshtein-Funktion innewohnt, weil sie Wildcards nur im Muster auswertet. Würde man Wildcards auch im Wort auswerten, hätten die Strings “An*der*Tiefenriede*129” und “Andreasplatz*9” die Distanz Null - ein sicherlich unerwünschtes Resultat.
-- Berndti 16:09, 16. Okt 2005 (CEST)
thread_title:  Optimierte Algorithmen, Erweiterung auf Wildcards 

message: 1 Hierzu ein Zitat aus dem c't-Artikel: 
[…] Asymmetrie, die der erweiterten Levenshtein-Funktion innewohnt, weil sie Wildcards nur im Muster auswertet. Würde man Wildcards auch im Wort auswerten, hätten die Strings “An*der*Tiefenriede*129” und “Andreasplatz*9” die Distanz Null - ein sicherlich unerwünschtes Resultat.
-- Berndti 16:09, 16. Okt 2005 (CEST)
thread_title:  Anmerkung: 

message: Das Beispiel Tier/Tor mit der Levenshtein-Distanz von 2 ist schonmal ganz hübsch. Allerdings wäre es hilfreich, wenn weiter unten im Text noch ein, zwei, drei Beispiele wären, vielleicht auch mit einem etwas längeren Wort. -- Gohnarch░░░░ 16:08, 22. Feb. 2009 (CET)
thread_title:  Beispiele 

message: Habe eben die vermeintliche Korrektur rückgängig gemacht. Begründung: Seien u, v zwei Sequenzen und D(|u|, |v|) ihre Levenshtein-Distanz. In jeder Zelle D(i,j) steht nun die optimale Distanz der Präfixe u_{0,i} und v_{0,j}. Bei einer Löschung bzw. Einfügung wird nun nur ein weiteres Zeichen von u bzw. v verbraucht. D.h. wenn ich ein optimales Alignment D(i,j) habe, und ich erweitere es um eine Löschung bzw. Einfügung dann muss ich das Resultat in D(i+1, j) bzw. D(i, j+1) notieren. Also lassen sich die Kosten für eine Löschung bzw. Einfügung in i,j rekurrent durch D(i-1, j)+1 bzw. D(i,j-1)+1 berechnen.
HTH.  --Gms 13:45, 8. Sep. 2009 (CEST)
thread_title:  Löschung und Einfügung 

message: Habe diesen Link nun zum 2. Mal rausgenommen. Problematisch sehe ich bei der Seite die penetrante Werbung a la: 'Nachdem Kenntnisstand der Autoren gelang es bisher nur der Firma [..] den Levensthein Algorithmus in höchster Geschwindigkeit zu implementieren.' Die Beschreibung ist zwar auf Deutsch, bringt aber keinen Mehrwert gegenüber dem WP-Artikel. Im Gegenteil, manche Statements dort sind falsch. Die anderen Links sind zwar auf Englisch, aber auch mit 0 Englisch-Kenntnissen kann man von den dortigen Backtracing-Visualisierung profitieren. --Gms 21:17, 6. Apr. 2010 (CEST)
thread_title:  Weblinks 

message: Die Rekursion enthält einen Tippfehler:
Es muss heißen "u_i = v_j", nicht "u_i = v + j"! (nicht signierter Beitrag von 93.193.94.150 (Diskussion | Beiträge) 10:33, 14. Apr. 2010 (CEST)
replies: text: Habe ich korrigiert. Danke für den Hinweis. Ansonsten für die Zukunft: Sei mutig usw. ;) --Gms 22:30, 21. Apr. 2010 (CEST)
thread_title:  Tippfehler in der Rekursion 

message: Das obere D_ij = min(...) müsste für i=1 oder j=1 greifen, das zweite D_ij = min(...) bei 2<=i<=m, 2<=j<=n.
Das kann man leicht nachvollziehen, indem man ein Beispiel (z.B. u=AB, v=BA) rechnet.
-- Fnatter 22:25, 5. Feb. 2012 (CET)
thread_title:  Fehler in der Damerau-Rekurrenzformel 

message: Die Hamming-Distanz ist für unterschiedlich lange Zeichenketten gar nicht definiert, oder doch? --134.2.189.37 11:36, 24. Sep. 2014 (CEST)
thread_title:  "sie ist nicht größer als die Hamming-Distanz plus dem Längenunterschied der Zeichenketten" 

message: Ich denke es sollte erwähnt werden, dass das Verfahren auch in der Genetik eine Rolle spielt, wo die genetische Distanz zweier Alelle berechnet wird (), sowie bei der Erkennung möglicher Duplikate (). Vielleicht am besten mit einem kurzen eigenen Abschnitt "Praktische Anwendungen"?--Nico b. (Diskussion) 14:14, 18. Nov. 2018 (CET)
thread_title:  Anwendung in der Genetik 

message: Webseite um mit Levistein aber auch Jaro Winkler etc zu spielen: https://asecuritysite.com/forensics/simstring
46.126.16.87 11:39, 3. Sep. 2022 (CEST)
thread_title:  Gute Webseite für Levistein-Distanz