Documentation Experience Platform Guide de Query Service

Correspondance approximative dans Query Service

Dernière mise à jour : 4 avril 2025

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Utilisez une correspondance « floue » sur vos données Adobe Experience Platform pour renvoyer les correspondances approximatives les plus probables sans avoir à rechercher des chaînes avec des caractères identiques. Cela permet une recherche beaucoup plus flexible de vos données et rend vos données plus accessibles en économisant du temps et des efforts.

Au lieu d’essayer de reformater les chaînes de recherche pour les faire correspondre, la correspondance floue analyse le rapport de similarité entre deux séquences et renvoie le pourcentage de similarité. FuzzyWuzzy est recommandé pour ce processus, car ses fonctions sont plus adaptées pour faciliter la correspondance de chaînes dans des situations plus complexes que les regex ou les difflib.

L’exemple fourni dans ce cas d’utilisation se concentre sur la correspondance d’attributs similaires provenant d’une recherche de chambre d’hôtel dans deux jeux de données d’agence de voyage différents. Le document montre comment faire correspondre des chaînes en fonction de leur degré de similarité à partir de grandes sources de données distinctes. Dans cet exemple, correspondance floue compare les résultats de recherche pour les caractéristiques d’une chambre des agences de voyages Luma et Acme.

Commencer

Dans le cadre de ce processus, qui nécessite l’entraînement d’un modèle de machine learning, ce document suppose une connaissance pratique d’un ou de plusieurs environnements de machine learning.

Cet exemple utilise Python et l’environnement de développement Jupyter Notebook. Bien qu’il existe de nombreuses options disponibles, Jupyter Notebook est recommandé, car il s’agit d’une application web open source qui nécessite peu de calculs. Il peut être téléchargé à partir du site officiel de Jupyter.

Avant de commencer, vous devez importer les bibliothèques nécessaires. FuzzyWuzzy est une bibliothèque Python open source construite sur la bibliothèque difflib et utilisée pour faire correspondre des chaînes. Il utilise Levenshtein Distance pour calculer les différences entre les séquences et les motifs. FuzzyWuzzy a les exigences suivantes :

Python 2.4 (ou version ultérieure)
Python-Levenshtein

Sur la ligne de commande, utilisez la commande suivante pour installer FuzzyWuzzy :

pip install fuzzywuzzy

Ou utilisez la commande suivante pour installer également Python-Levenshtein :

pip install fuzzywuzzy[speedup]

Vous trouverez plus d’informations techniques sur les Fuzzywuzzy dans leur documentation officielle.

Se connecter à Query Service

Vous devez connecter votre modèle de machine learning à Query Service en fournissant vos informations d’identification de connexion. Des informations d’identification arrivant à expiration et non arrivant à expiration peuvent être fournies. Pour plus d’informations sur l’acquisition des informations d’identification nécessaires🔗 consultez le guide des informations d’identification . Si vous utilisez Jupyter Notebook, veuillez lire le guide complet sur comment se connecter à Query Service.

Veillez également à importer le package numpy dans votre environnement Python pour activer l’algèbre linéaire.

import numpy as np

Les commandes ci-dessous sont nécessaires pour se connecter à Query Service à partir de Jupyter Notebook :

import psycopg2
conn = psycopg2.connect('''
sslmode=require
host=<YOUR_ORGANIZATION_ID>
port=80
dbname=prod:all
user=<YOUR_ADOBE_ID_TO_CONNECT_TO_QUERY_SERVICE>
password=<YOUR_QUERY_SERVICE_PASSWORD>
''')
cur = conn.cursor()

Votre instance Jupyter Notebook est maintenant connectée à Query Service. Si la connexion est établie, aucun message ne s’affiche. Si la connexion a échoué, une erreur s’affiche.

Extraire des données du jeu de données Luma

Les données à analyser sont extraites du premier jeu de données avec les commandes suivantes. Par souci de concision, les exemples ont été limités aux 10 premiers résultats de la colonne.

cur.execute('''SELECT * FROM luma;
''')
luma = np.array([r[0] for r in cur])

luma[:10]

Sélectionnez Sortie pour afficher le tableau renvoyé.

Output

array(['Deluxe King Or Queen Room', 'Kona Tower City / Mountain View',
       'Luxury Double Room', 'Alii Tower Ocean View With King Bed',
       'Club Two Queen', 'Corner Deluxe Studio',
       'Luxury Queen Room With Two Queen Beds', 'Grand Corner King Room',
       'Accessible Club Ocean View Suite With One King Bed',
       'Junior Suite'], dtype='<U66')

Extraire des données du jeu de données Acme

Les données à analyser sont désormais extraites du deuxième jeu de données avec les commandes suivantes. Encore une fois, par souci de concision, les exemples ont été limités aux 10 premiers résultats de la colonne.

cur.execute('''SELECT * FROM acme;
''')
acme = np.array([r[0] for r in cur])

acme[:10]

Sélectionnez Sortie pour afficher le tableau renvoyé.

Output

array(['Deluxe King Or Queen Room', 'Kona Tower City / Mountain View',
       'Luxury Double Room', 'Alii Tower Ocean View With King Bed',
       'Club Two Queen', 'Corner Deluxe Studio',
       'Luxury Queen Room With Two Queen Beds', 'Grand Corner King Room',
       'Accessible Club Ocean View Suite With One King Bed',
       'Junior Suite'], dtype='<U66')

Créer une fonction de score floue

Ensuite, vous devez importer les fuzz de la bibliothèque FuzzyWuzzy et exécuter une comparaison partielle des proportions des chaînes. La fonction de rapport partiel vous permet d’effectuer une correspondance de sous-chaîne. Cette méthode prend la chaîne la plus courte et la fait correspondre à toutes les sous-chaînes de même longueur. La fonction renvoie un rapport de similarité en pourcentage allant jusqu’à 100 %. Par exemple, la fonction de ratio partiel comparerait les chaînes « Chambre Deluxe », « 1 Lit King » et « Chambre King Deluxe » et renverrait un score de similarité de 69 %.

Dans le cas d’utilisation de la correspondance de chambre d’hôtel, cela se fait à l’aide des commandes suivantes :

from fuzzywuzzy import fuzz
def compute_match_score(x,y):
    return fuzz.partial_ratio(x,y)

Importez ensuite les cdist de la bibliothèque SciPy pour calculer la distance entre chaque paire dans les deux collections d’entrées. Il calcule les scores de toutes les paires de chambres d'hôtel fournies par chacune des agences de voyages.

from scipy.spatial.distance import cdist
pairwise_distance =  cdist(luma.reshape((-1,1)),acme.reshape((-1,1)),compute_match_score)

Créez des mappages entre les deux colonnes à l’aide du score de jointure approximatif

Maintenant que les colonnes ont été notées en fonction de la distance, vous pouvez indexer les paires et ne conserver que les correspondances qui ont obtenu un score supérieur à un certain pourcentage. Cet exemple conserve uniquement les paires qui correspondent à un score de 70 % ou plus.

matched_pairs = []
for i,c1 in enumerate(luma):
    idx = np.where(pairwise_distance[i,:] > 70)[0]
    for j in idx:
        matched_pairs.append((luma[i].replace("'","''"),acme[j].replace("'","''")))

Les résultats peuvent être affichés avec la commande suivante. Par souci de concision, les résultats sont limités à dix lignes.

matched_pairs[:10]

Sélectionnez Sortie pour afficher les résultats.

Output

[('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Standard Room, Lagoon View', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Lagoon View', 'Standard Room Dolphin Lagoon View'),
 ('Deluxe Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Deluxe Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Premier Room, 1 King Bed', 'Royal Club Premier Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, Corner', 'Deluxe Room (Non Refundable)'),
 ('Deluxe Suite', 'Corner Deluxe Studio')]

Les résultats sont ensuite mis en correspondance en utilisant SQL avec la commande suivante :

matching_sql = ' OR '.join(["(e.luma = '{}' AND b.acme = '{}')".format(c1,c2) for c1,c2 in matched_pairs])

Appliquer les mappages pour effectuer une jointure floue dans Query Service

Ensuite, les paires correspondantes à score élevé sont jointes à l’aide de SQL pour créer un jeu de données.

:
cur.execute('''
SELECT *  FROM luma e
CROSS JOIN acme b
WHERE
{}
'''.format(matching_sql))
[r for r in cur]

Sélectionnez Sortie pour afficher les résultats de cette jointure.

Output

[('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Standard Room, Lagoon View', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Lagoon View', 'Standard Room Dolphin Lagoon View'),
 ('Deluxe Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Deluxe Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Premier Room, 1 King Bed', 'Royal Club Premier Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, Corner', 'Deluxe Room (Non Refundable)'),
 ('Deluxe Suite', 'Corner Deluxe Studio'),
 ('Deluxe Suite', 'Deluxe Suite'),
 ('Deluxe Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Club Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds', 'Business King Room'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds',
  'Business Double Room With Two Double Beds'),
 ('Business Double Room, 2 Double Beds', 'Deluxe Double Room'),
 ('Traditional Double Room, 2 Double Beds',
  'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Traditional Double Room, 2 Double Beds',
  'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Traditional Double Room, 2 Double Beds',
  'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Traditional Double Room, 2 Double Beds',
  'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Deluxe Suite, 1 Bedroom', 'Deluxe Suite'),
 ('City Room, City View', 'Room With City View'),
 ('City Room, City View', 'Queen Room With City View'),
 ('City Room, City View', 'Club Level King Or Queen Room with City View'),
 ('Club Room, Premium 2 Queen Beds', 'Club Premium Two Queen'),
 ('Club Room, Premium 2 Queen Beds', 'Premium Two Queen'),
 ('Deluxe Room, Lake View', 'Deluxe King Or Queen Room with Lake View'),
 ('King Room, Suite, 1 King Bed with Sofa bed', 'King Room'),
 ('King Room, Suite, 1 King Bed with Sofa bed', 'King Room'),
 ('King Room, Suite, 1 King Bed with Sofa bed', 'King Room'),
 ('Deluxe Suite, 1 King Bed, Non Smoking, Kitchen', 'Deluxe Suite'),
 ('Junior Suite, 1 King Bed, Accessible (Roll-in Shower)', 'Junior Suite'),
 ('Regency Club, Mountain View', 'Regency Club Ocean View'),
 ('Regency Club, Mountain View', 'Regency Club Mountain View'),
 ('Club Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Room, 2 Queen Beds, City View',
  'Queen Room With Two Queen Beds and City View'),
 ('Deluxe Room', 'Queen Room'),
 ('Deluxe Room', 'Deluxe Room (Non Refundable)'),
 ('Deluxe Room', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Deluxe Room', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Room, Partial Ocean View', 'Room With Ocean View'),
 ('Room, Partial Ocean View', 'Partial Ocean View With Two Double Beds'),
 ('Room, Partial Ocean View', 'Kona Tower Partial Ocean View'),
 ('Room, Partial Ocean View', 'Partial Ocean View Room'),
 ('Room, Partial Ocean View', 'Waikiki Tower Partial Ocean View'),
 ('Premium Room, 1 King Bed', 'Royal Club Premier Room - One King Bed'),
 ('Grand Corner King Room, 1 King Bed', 'Grand Corner King Room'),
 ('Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Room, 1 King Bed', 'Ocean View Room With King Bed'),
 ('Room, 1 King Bed', 'Royal Club Premier Room - One King Bed'),
 ('Deluxe Room, 1 King Bed, Non Smoking', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Room, 2 Double Beds, Accessible, Partial Ocean View',
  'Accessible Partial Ocean View With Two Double Beds'),
 ('Room, 2 Double Beds, Accessible, Partial Ocean View',
  'Partial Ocean View Room'),
 ('Room, Ocean View ', 'Room With Ocean View'),
 ('Room, Ocean View ', 'King Or Two Queen Room With Ocean View'),
 ('Room, Ocean View ', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Signature Suite, 1 Bedroom', 'Signature King'),
 ('Room, 2 Queen Beds (Waikiki View)',
  'Queen Room With Two Queen Beds and Waikiki View'),
 ('Deluxe Room', 'Queen Room'),
 ('Deluxe Room', 'Deluxe Room (Non Refundable)'),
 ('Deluxe Room', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Deluxe Room', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Standard Room, Oceanfront', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Oceanfront', 'Standard Room With Ocean Front View'),
 ('Standard Room, Mountain View (City View - Kona Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Mountain View'),
 ('Standard Room, Mountain View (City View - Kona Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Ocean View'),
 ('High-Floor Premium Room, 1 King Bed', 'High-Floor Premium King Room'),
 ('Club Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Junior Suite, 1 King Bed with Sofa Bed', 'Junior Suite'),
 ('Junior Suite, 1 King Bed with Sofa Bed', 'Deluxe King Suite With Sofa Bed'),
 ('Deluxe Room, City View', 'Queen Room With City View'),
 ('Deluxe Room, City View', 'Club Level King Or Queen Room with City View'),
 ('Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Room, 1 King Bed', 'Ocean View Room With King Bed'),
 ('Room, 1 King Bed', 'Royal Club Premier Room - One King Bed'),
 ('Room, 2 Double Beds, Partial Ocean View', 'Kona Tower Partial Ocean View'),
 ('Room, 2 Double Beds, Partial Ocean View', 'Partial Ocean View Room'),
 ('Room, 1 Queen Bed, City View',
  'Queen Room With Two Queen Beds and City View'),
 ('Room, Ocean View', 'Room With Ocean View'),
 ('Room, Ocean View', 'King Or Two Queen Room With Ocean View'),
 ('Room, Ocean View', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Partial Ocean View (Kona Tower) - No Resort Fee',
  'Partial Ocean View Room'),
 ('Standard Room, Partial Ocean View (Kona Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Partial Ocean View (Kona Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Ocean Front View'),
 ('Standard Room, Ocean View (Waikiki Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Partial Ocean View (Waikiki Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Partial Ocean View (Waikiki Tower) - No Resort Fee',
  'Standard Room With Ocean Front View'),
 ('Regency Club, Ocean View',
  'Accessible Club Ocean View Suite With One King Bed'),
 ('Regency Club, Ocean View', 'Regency Club Ocean View'),
 ('Regency Club, Ocean View', 'Regency Club Mountain View'),
 ('Standard Room, Mountain View (Scenic)', 'Standard Room With Mountain View'),
 ('Standard Room, Mountain View (Scenic)', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Room, 1 Queen Bed', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Double Room', 'Luxury Double Room'),
 ('Double Room', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Double Room', 'Queen Room'),
 ('Double Room', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Double Room', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Double Room', 'Double Room with Two Double Beds'),
 ('Double Room', 'Business Double Room With Two Double Beds'),
 ('Double Room', 'Deluxe Double Room'),
 ('Club Room, 1 King Bed', 'Deluxe Room - One King Bed'),
 ('Premier Twin Room', 'High-Floor Premium King Room'),
 ('Premier Twin Room', 'Premier King Room'),
 ('Premier Twin Room', 'Premier Queen Room With Two Queen Beds'),
 ('Premier Twin Room', 'Premium King Room With Free Wi-Fi'),
 ('Premium Room, 1 Queen Bed', 'Premium Two Queen'),
 ('Premium Room, 2 Queen Beds', 'Premium Two Queen'),
 ('Deluxe Room, 1 Queen Bed (High Floor)', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Room, 2 Queen Beds, Garden View',
  'Queen Room With Two Queen Beds and Garden View'),
 ('Signature Room, 2 Queen Beds', 'Deluxe Room - Two Queen Beds'),
 ('Signature Room, 2 Queen Beds', 'Signature Two Queen'),
 ('Standard Room, Ocean View', 'Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Ocean View', 'Standard Room With Ocean View'),
 ('Standard Room, Ocean View', 'Standard Room With Ocean Front View')]

Enregistrer les résultats des correspondances approximatives dans Experience Platform

Enfin, les résultats de la correspondance approximative peuvent être enregistrés en tant que jeu de données à utiliser dans Adobe Experience Platform avec SQL.

cur.execute('''
Create table luma_acme_join
AS
(SELECT *  FROM luma e
CROSS JOIN acme b
WHERE
{})
'''.format(matching_sql))

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