1、Levenshtein距离通过计算插入、删除、替换等编辑操作的最少次数衡量字符串差异，距离越小相似度越高，可转换为百分比形式；2、similar_text函数基于字符子序列匹配程度计算相似度，返回0到100的百分比值，对字符顺序敏感；3、结合两种方法可提升判断准确性，通过设置双阈值过滤机制综合评估字符串相似性。
如果您需要比较两个字符串的相似程度，可以通过算法量化它们之间的差异。以下是几种常用的方法来计算字符串相似度。
一、使用Levenshtein距离计算相似度
Levenshtein距离是一种衡量两个序列差异的算法，它通过计算从一个字符串转换到另一个字符串所需的最少编辑操作次数（插入、删除或替换）来评估相似性。
1、将两个字符串作为输入参数传入Levenshtein函数。
2、系统会逐字符比较，并记录每一步的编辑操作。
3、返回总的编辑步数，数值越小表示两个字符串越相似。
4、可通过公式 相似度 = 1 - (距离 / 较长字符串长度) 转换为百分比形式的相似度。
二、利用similar_text函数进行匹配分析
similar_text函数直接计算两个字符串之间相同字符子序列的匹配数量，并以百分比形式输出相似度结果。
1、调用similar_text函数并传入两个待比较的字符串。
2、函数内部会查找最长公共子序列，并递归地在剩余部分继续匹配。
3、最终返回一个0到100之间的数值，表示匹配的百分比。
4、注意该方法对字符顺序敏感，相同字符若位置不同会影响匹配结果。
三、结合两种方法提升判断准确性
单独使用任一方法可能受特定场景限制，结合两者可更全面评估字符串相似性。
1、先用Levenshtein距离获取编辑成本，了解修改代价。
2、再用similar_text获得字符匹配率，观察重合程度。
3、对比两个结果，若均显示高相似性，则可确认字符串高度接近。
4、对于关键应用，建议设置双阈值过滤机制，例如Levenshtein归一化值低于0.3且similar_text超过70% 才判定为相似。
