存量数据库 记录 ID 姓名(%50 ) 性别( 10%) 手机号( 20%) 籍贯(%10 ) 电子邮箱( 10%) 1 张三 女 13800001111 山西太原 [email protected] 2 张三 男 13800001111 山西太原 [email protected] 3 李四 男 15611112345 湖南长沙 [email protected] 4 王五 男 17022220000 广东广州 [email protected]
新增记录 5 李四 女 15611112345 广西桂林 [email protected]
需求是新增记录时做相似性匹配: 规则如下 相似性=(李四==李四)*50% + (男==女)10%+(15611112345==15611112345)20%+(湖南长沙==广西桂林)10%+([email protected][email protected])10%= 150% + 010% + 120% + 0%10% + 110% = 80% >=80% 按照规则,各字段加权计算,阈值设为 80%时,表示记录 5 和记录 3 是相似的。
存在问题: 现在问题是存量记录表有上“千万”记录,每次新添加记录时需要与存量的记录进行相似度匹配,但是每次都遍历扫描数据库效率太低。 请问有没有什么好的方式 /算法?或者使用其他数据结构代替关系数据库进行记录存储?使得匹配时间控制在 1 分钟级别左右。