自动识别地址省市区手机号姓名，淘宝的地址自动识别

Posted 2021-02-05 jy8888

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了自动识别地址省市区手机号姓名，淘宝的地址自动识别相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

　　由于公司软件需求，需要将一段字符串进行解析出省、市、区、街道、详细地址、手机、姓名。类似淘宝的地址自动识别，研究了一个下午加一个上午，换了好多种算法。

手机号
这个不难，将字符串用特定的符号分割，如：英文逗号、中文逗号、空格
分割出来的数组进行字数统计，找到11位字符且可以转换为数字的就是手机号，当然不嫌麻烦也可以用正则
姓名
这个不简单，如果输入的都是正常的姓名那也简单，做一个百家姓的数据表。匹配第一个字，且字数不要超过4个。中国4个字的姓名真的不多。
但现在地址里写的可能都不会是真实姓名，且超过5个字的昵称，那就麻烦了。
所以现在用的就是长度对比，数组里长度最长的当作地址来解析，排去手机号，剩下的当作姓名。(暂时没有想到更好的方法)
地址
真的走了好多弯路

省市区分割
这个思路是最早的思路一串字符串用省市区去分割，显然对正规的地址是有效的。但我如果"浙江宁波海曙"，这样就找不到了。
失败！
模糊查询（统计法）
既然地址里的省市区都可能不全，那我就用模糊查询，然后查询到的数据存入数组，且做次数统计。
如地址是：河南郑州100号100幢
先搜索“河”，如图

总计1600多条匹配信息，OK！加入数组下一步
搜索“河南”，如图：
总计32条信息，数组里都存在，那次数+1
接着搜“河南郑”，结果0条数据。
如果数据是0，那就从前面删除一位接着搜
搜索“南郑”，如图：

1条数据，好加入数组。
然后查看数组发现统计出来次数是2的有32条，还是确定不了。
失败！
模糊查询（概率法）
再加改造，上面的思路是没有错的，就是要去查询数据匹配出最优的选择，那该怎么办呢
如 “河南”，数据库存储的“河南省”，3个字对了2个，那就是66%的正确率
如 “河南”，数据库存储的“河南岸街道”(一个广东惠州的街道)，5个字对了2个，那就是66%的正确率40%
ok，这样就区分开来了，按照每个词语的正确率去排序
但是！字数一样的呢？“河南乡“(中国,四川省,雅安市,汉源县,河南乡)，正确率也是一样的66%
这就真的区分不开了，谁都不知道用户指的河南是哪一个
模糊查询（概率最终版）
“北京” 对应数据库的 “北京” 正确率是100%
“北京” 对应数据库的 “北京市” 正确率是66%
是不是区分不开客户到底是要哪一个地址呢？
这还是和字数有关系，所以还要升级
“呼和浩特市”对应数据库“呼和浩特市”正确率是100%
这个正确率和北京的100%正确率一样，这就不对了，比较呼和浩特市这个已经是100%确定了，北京还是没有100%确定到底是省还是市（代码中需要区分）
升级版出来了就是概率之后再加上一个正确的字数
“呼和浩特市”对应数据库“呼和浩特市”正确率是100%+正确字数5=105%正确率
“北京” 对应数据库的 “北京” 正确率是100%+正确字数2=102%正确率

 int GetProbability(string str1, string str2)
{
            decimal fm = str1.Length;
            str1 = str1.Replace(str2, "");
            decimal fz = fm - str1.Length;
            return (int)Math.Floor(fz / fm * 100) + (int)fz;
}

这样的正确率计算就没什么大问题了，接下来就是处理。筛选出来的省市区街道，进行筛选，确定最终结果了，下面都是 if else 的判断。
总计代码量写了300多行没有优化，因为全是if else，可以写递归或者循环省代码的，但是头太疼了就不写了。

下面放一下效果图