今天介绍两个命令，都是用来计算字符串之间的相似度，具体往下看。

该命令用于计算Levenshtein距离，又叫编辑距离。是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

语法为：

strdist {varname1|"string1"} {varname2|"string2"} [if] [in] [, generate(newvar) ]

如果是对两个字符串计算编辑距离，记得要加引号。

举个栗子。

sysuse census

strdist state "west virginia" , gen(wvdist)

list state wvdist in 1/5

比如，state的第5个观测值“California”要转换成“westvirginia”，先插入w、e、s三个字母，再将C、a、l三个字母分别替换为t、空格和v，字母i匹配成功不做编辑，再将f、o、r分别替换为r、g、i。总共进行了9次编辑操作，所以算得编辑距离为9。

该命令用于计算两个字符串变量之间Jaro-Winkler距离，Jaro-Winkler距离越大，相似度越高，最小为0，表示两个字符串完全不相似；最大为1，表示完全相同。Jaro-Winkler 距离是Jaro距离的一个扩展，而Jaro距离（Jaro 1989;1995）据说是用来判定健康记录上两个名字是否相同，也有说是用于人口普查，爬虫君的洛阳铲使得不好，留待他人考察。今儿只讲Jaro-Winkler距离的具体定义。

先说Jaro距离。定义如下

s1、s2分别是字符串s1、s2的长度，m是匹配的字符数，t是换位的数目。换位的数目t，简单来说就是不同顺序的匹配字符的数目的一半，比如QI和IQ，匹配但顺序不同，t=2/2=1，换位数就是1。

举个栗子。organize和organise，s1和s2都是8，m为7，t为0，则Jaro距离为0.9167。

Jaro-Winkler则给予了起始部分就相同的字符串更高的分数，他定义了一个前缀p，给予两个字符串，如果前缀部分有长度为小写L的部分相同，则Jaro-Winkler Distance为：

小写L是前缀的相同的长度，但是规定最大为4，如果前缀相同的长度超出4，也按4计算；p则是调整分数的常数，规定不能超过0.25，不然可能出现dw大于1的情况，这个常数默认值为0.1。

命令语法：

jarowinkler varname1 varname2 [,generate(newvar) jaroonly(newvar) pwinkler(x) ]

计算出的Jaro-Winkler距离的变量名可以在generate()中定义，jaroonly()选项计算Jaro距离，pwinkler()选项可以自定义调整分数的常数p，不可大于0.25，不填则默认为0.1。

举个栗子。

jarowinkler state state3,gen(dist_jw) jaroonly(dist_jw1) pwinkler(0.2)

list state state3 dist_jw dist_jw1 in 1/5

可以看出，经过调整后，Jaro-Winkler距离比Jaro距离给了有相同前缀的字符串更高的分数。

在计算出Jaro距离后，由于变量state和state3的观测值前缀的相同的长度超过4，所以按4计算，我们在命令中给p赋值为0.2，所以Jaro-Winkler距离等于Jaro距离加上0.8倍的1减Jaro距离。

gen dist=dist_jw1+0.8*(1-dist_jw1)

list dist dist_jw dist_jw1 in 1/5

看，我们自行计算的Jaro-Winkler距离和命令计算Jaro-Winkler距离的结果是一样的。

这些字符串相似度算法在处理拉丁文字的文本匹配时，都能起到非常好的效果。它们本身最初的发明者也是为了解决拉丁文字中遇到的问题。然而，对于象形文字相似度计算，比如说中文，这些算法就显得捉襟见肘了。