模糊匹配算法是一種用於處理文本數據中存在的歧義和模糊性的技術，它通過計算字元串之間的相似度來確定它們之間的匹配程度。常見的模糊匹配算法包括：
Levenshtein距離。這是一種基於編輯操作（插入、刪除、替換）的字元串相似度度量方法，計算兩個字元串轉換成彼此所需的最少編輯操作次數。編輯距離越小，表示兩個字元串越相似。
Jaccard相似係數。通過計算兩個集合（字元串切分的字元集合）的交集與併集之間的比值，衡量它們的相似度。
Dice係數。類似於Jaccard係數，但用於衡量兩個集合的相似度。
TF-IDF算法。用於衡量文本特徵的重要程度，常用於文本之間的相似度計算。
n-gram模型。將文本切分為長度為n的連續子序列，基於這些子序列的頻率計算文本之間的相似度。
FuzzyMatching算法。包括Levenshtein距離、Jaccard相似係數、Dice係數等，用於模糊匹配字元串。
Boyer-Moore算法。這是一種模式匹配算法，主要用於尋找字元串模式在文本中的位置。
KMP算法。基於KMP算法的改進，用於減少模式匹配中的冗餘比較。
模糊匹配算法廣泛套用於搜尋引擎、代碼編輯器、數據清洗與匹配等領域，能夠處理一系列數據歧義，如名字/姓氏反轉、首字母縮略詞、縮寫、語音和故意拼寫錯誤等。這些算法通常涉及字元串相似度計算、匹配閾值設定和性能最佳化等方面。