Ziel dieses Suchverfahrens besteht darin, Wörter zu finden, die dem Suchbegriff möglichst nahekommen – auch ohne exakte Übereinstimmung.
Was ist die Ähnlichkeitssuche?
Ähnlichkeitssuche ist ein Verfahren aus der Informatik, das fehlerbehaftete oder ungenaue Eingaben korrigiert. Sie wird häufig als Fuzzy Search (Unschärfe-Suche) oder Approximate String Matching bezeichnet.
Die Methode findet alle Treffer, die dem Suchbegriff nur geringfügig abweichen, gemessen in Distanzpunkten. Dies ist besonders wertvoll bei:
- Sehr langen Wörtern mit hoher Tippfehlerwahrscheinlichkeit.
- Historischen Daten, in denen Schreibweisen variieren.
- Datenbankabfragen, bei denen Eingabefehler vorliegen
Wie funktioniert die Ähnlichkeitssuche?
Das zentrale Prinzip ist die Berechnung der Distanz zwischen dem Suchbegriff und den Wörtern im Index. Diese Distanz wird über einen Distanzmaß-Algorithmus ermittelt.
- Entwicklung und Validierung von KI-Prototypen
- Erprobung neuer Algorithmen und Modelle
- Integration von KI in bestehende Geschäftsprozesse
- Aufbau von KI-Kompetenz im Unternehmen
- Förderung interdisziplinärer Zusammenarbeit
Dabei steht nicht nur die Technologie im Fokus, sondern auch der Wissenstransfer zwischen Fachbereichen, IT und Management.
Die Levenshtein-Distanz
Der bekannteste Algorithmus ist die Levenshtein-Distanz (auch Editierdistanz). Sie misst, wie viele einzelne Editieroperationen notwendig sind, um ein Wort in ein anderes umzuwandeln.
Als Editieroperationen zählen:
- Eine Substitution (Austausch eines Zeichens)
- Eine Insertion (Einfügen eines Zeichens)
- Eine Deletion (Löschen eines Zeichens)
| Beispiel | Levenshtein-Distanz | Erklärung |
| Kunde ➔ Knde | 1 | Eine Deletion des Buchstabens ‘u’ |
| Berlin ➔ Berlim | 1 | Eine Substitution von ‘n’ durch ‘m’ |
| Suchwort ➔ Suchwortee | 2 | Zwei Insertionen von ‘e’ |
| Suche ➔ Phonetik | 8 | Hohe Distanz, Wörter sind nicht ähnlich. |
Vorteile und Abgrenzung
Die Ähnlichkeitssuche bildet zusammen mit der Phonetischen Suche eine robuste Fehlertoleranz-Ebene für die Volltextsuche.
- Effiziente Fehlerkorrektur: Sie korrigiert Fehler, die weder phonetisch noch exakt sind. Damit ist sie die umfassendste Methode zur Behebung von Tippfehlern.
- Datenbereinigung: Der Mechanismus kann zur automatischen Erkennung und Zusammenführung von Dubletten in Datenbanken genutzt werden (z. B. “Frankfurt am Main” und “Frankfurt a. M.”).
- Klare Abgrenzung zur Phonetik: Die Ähnlichkeitssuche ist schriftbildbasiert. Sie würde Fehler wie “Maier” “Meier” gut korrigieren. Sie würde aber nicht wie die Phonetische Suche den Unterschied zwischen “Meyer” und “Meier” erkennen, wenn der Fehler im Klang liegt, da deren Editierdistanz Null ist, die phonetische Ähnlichkeit aber gegeben ist. Die Verfahren sind komplementär.
Die Ähnlichkeitssuche bietet eine grundlegende Form der inhaltlichen Annäherung, jedoch keine kontextuelle oder semantische Interpretation. Sie erkennt lediglich die Nähe der Buchstaben.
Ausblick und Fazit
Während erweiterte Suchfunktionen der Volltextsuche (wie Wildcards oder der Tilde-Operator für Fuzzy Search) dies auf Nutzerebene ermöglichen, ist die Ähnlichkeitssuche das zugrundeliegende, formale Prinzip. Im Gegensatz zur starren Volltextsuche und der klangbasierten Phonetischen Suche nutzt die Ähnlichkeitssuche algorithmische Distanzmaße, um die strukturelle Nähe von zwei Zeichenketten zu berechnen.
Diese Verfahren sind unerlässlich, um die Datenqualität in Dokumentenmanagement zu gewährleisten und die Trefferquote bei komplexen, fehleranfälligen Datenbanken zu erhöhen.
