Hier is een overzicht van de structuur en logica van een Python-script dat een aangepast fuzzy zoekalgoritme implementeert voor uw dataset met gebruikersgegevens (namen en adressen), inclusief optimalisatietips: Structuur en Logica van het Algoritme: 1. Data Voorbereiding: - Laad de dataset in een geschikte datastructuur (bijvoorbeeld een lijst van dictionaries of pandas DataFrame). - Normaliseer tekstgegevens: verwijder hoofdletters, accenten, spaties, en speciale tekens om consistentie te garanderen. 2. Fuzzy Zoekfunctie: - Gebruik een fuzzy matching bibliotheek zoals fuzzywuzzy of RapidFuzz (sneller en efficiënter). - Implementeer een functie die, gegeven een zoekterm, de dataset doorloopt en scores toekent op basis van gelijkenis. - Stel een drempelwaarde in (bijvoorbeeld 80%) om alleen matches met voldoende gelijkenis te retourneren. 3. Optimalisaties: - Indexeer de dataset: gebruik bijvoorbeeld een BK-tree of een andere datastructuur om zoekprestaties te verbeteren. - Beperk de zoekruimte: filter eerst op basis van eenvoudige criteria (zoals eerste letters of postcode) voordat je fuzzy matching toepast. - Paralleliseer de zoekopdrachten indien mogelijk. 4. Resultaat: - Retourneer de best passende matches met hun scores. - Voeg opties toe voor het sorteren op score of andere criteria. Voorbeeldcode (met RapidFuzz en basisoptimalisaties): ```python import pandas as pd from rapidfuzz import fuzz, process # Dataset laden data = pd.read_csv('gebruikers.csv') # Verondersteld bestand # Normaliseer tekst data['naam_normalized'] = data['naam'].str.lower().str.strip() data['adres_normalized'] = data['adres'].str.lower().str.strip() # Fuzzy zoekfunctie voor naam def fuzzy_search_name(query, data, threshold=80): query_norm = query.lower().strip() choices = data['naam_normalized'].tolist() results = process.extract(query_norm, choices, scorer=fuzz.ratio, score_cutoff=threshold) matches = [] for match in results: index = match[2] # Index in choices match_score = match[1] match_data = data.iloc[index] matches.append({ 'naam': match_data['naam'], 'adres': match_data['adres'], 'score': match_score }) return matches # Voorbeeldgebruik zoek_naam = "Jan Jansen" resultaten = fuzzy_search_name(zoek_naam, data) for res in resultaten: print(f"Naam: {res['naam']}, Adres: {res['adres']}, Score: {res['score']}") ``` Prestaties optimaliseren: - Gebruik RapidFuzz in plaats van fuzzywuzzy, omdat het sneller is. - Normaliseer alle tekst voor snellere vergelijkingen. - Filter eerst op basis van korte criteria (bijvoorbeeld beginletters) voordat je fuzzy matching uitvoert. - Overweeg het gebruik van geavanceerde datastructuren zoals BK-trees voor grote datasets. - Voer parallelle zoekopdrachten uit met multiprocessing als je meerdere queries hebt. - Cache resultaten indien je dezelfde zoekopdrachten vaak uitvoert. Door deze structuur en optimalisaties toe te passen, krijgt u een efficiënt en effectief fuzzy zoekalgoritme voor uw dataset.

Hier is een gestructureerde beschrijving voor een Python fuzzy zoekalgoritme voor gebruikersgegevens: ## Algoritmestructuur en Logica ### 1. Kerncomponenten ```python import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process import re from typing import List, Dict, Tuple class FuzzyZoekAlgoritme: def __init__(self, dataset_pad: str): self.df = pd.read_csv(dataset_pad) self.gecache_data = None ``` ### 2. Preprocessing Stap ```python def preprocess_tekst(self, tekst: str) -> str: """Normaliseer tekst voor betere fuzzy matching""" if pd.isna(tekst): return "" # Verwijder speciale tekens en converteer naar lowercase tekst = re.sub(r'[^\w\s]', '', str(tekst)) return tekst.strip().lower() def prepareer_dataset(self): """Bereid dataset voor op zoekopdrachten""" self.df['naam_processed'] = self.df['naam'].apply(self.preprocess_tekst) self.df['adres_processed'] = self.df['adres'].apply(self.preprocess_tekst) self.gecache_data = list(zip( self.df['naam_processed'], self.df['adres_processed'], self.df.index )) ``` ### 3. Fuzzy Zoeklogica ```python def fuzzy_zoek(self, zoek_term: str, velden: List[str] = ['naam', 'adres'], drempelwaarde: int = 70, max_resultaten: int = 10) -> List[Dict]: """ Voer fuzzy zoekopdracht uit op meerdere velden Args: zoek_term: Zoekopdracht velden: Velden om in te zoeken ('naam', 'adres') drempelwaarde: Minimum similarity score (0-100) max_resultaten: Maximum aantal resultaten """ if self.gecache_data is None: self.prepareer_dataset() zoek_term = self.preprocess_tekst(zoek_term) resultaten = [] for naam_proc, adres_proc, idx in self.gecache_data: scores = [] if 'naam' in velden: naam_score = fuzz.partial_ratio(zoek_term, naam_proc) scores.append(naam_score) if 'adres' in velden: adres_score = fuzz.partial_ratio(zoek_term, adres_proc) scores.append(adres_score) # Neem de hoogste score max_score = max(scores) if scores else 0 if max_score >= drempelwaarde: resultaten.append({ 'score': max_score, 'index': idx, 'originele_data': self.df.iloc[idx].to_dict() }) # Sorteer op score en beperk resultaten resultaten.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True) return resultaten[:max_resultaten] ``` ## Optimalisatie Technieken ### 1. Caching en Preprocessing ```python import pickle import os class GeoptimaliseerdeZoeker(FuzzyZoekAlgoritme): def __init__(self, dataset_pad: str, cache_pad: str = "zoek_cache.pkl"): super().__init__(dataset_pad) self.cache_pad = cache_pad self.laad_cache() def laad_cache(self): """Laad gepreprocesse data uit cache""" if os.path.exists(self.cache_pad): with open(self.cache_pad, 'rb') as f: self.gecache_data = pickle.load(f) else: self.prepareer_dataset() self.sla_cache_op() def sla_cache_op(self): """Sla gepreprocesse data op""" with open(self.cache_pad, 'wb') as f: pickle.dump(self.gecache_data, f) ``` ### 2. Parallel Verwerken ```python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import numpy as np def parallel_zoek(self, zoek_term: str, **kwargs) -> List[Dict]: """Parallelle verwerking voor grote datasets""" if self.gecache_data is None: self.prepareer_dataset() # Verdeel data in chunks chunk_grootte = len(self.gecache_data) // 4 chunks = [self.gecache_data[i:i + chunk_grootte] for i in range(0, len(self.gecache_data), chunk_grootte)] def verwerk_chunk(chunk): return self._zoek_in_chunk(zoek_term, chunk, **kwargs) with ThreadPoolExecutor() as executor: resultaten = executor.map(verwerk_chunk, chunks) # Combineer en sorteer resultaten alle_resultaten = [] for chunk_result in resultaten: alle_resultaten.extend(chunk_result) alle_resultaten.sort(key=lambda x: x['score'], reverse=True) return alle_resultaten[:kwargs.get('max_resultaten', 10)] ``` ### 3. Gebruiksvoorbeeld ```python # Initialisatie zoeker = GeoptimaliseerdeZoeker('gebruikers_data.csv') # Enkele zoekopdracht resultaten = zoeker.fuzzy_zoek( zoek_term="Johan Amsterdam", velden=['naam', 'adres'], drempelwaarde=75, max_resultaten=5 ) # Toon resultaten for resultaat in resultaten: print(f"Score: {resultaat['score']}") print(f"Naam: {resultaat['originele_data']['naam']}") print(f"Adres: {resultaat['originele_data']['adres']}") print("---") ``` ## Prestatie Tips 1. **Preprocessing**: Voer alle preprocessing éénmalig uit bij initialisatie 2. **Caching**: Sla gepreprocesse data op voor snellere toegang 3. **Chunking**: Verdeel grote datasets voor parallelle verwerking 4. **Score Drempel**: Gebruik een realistische drempelwaarde (70-80) 5. **Indexering**: Overweeg een dedicated search engine voor zeer grote datasets Dit algoritme biedt robuuste fuzzy matching met optimalisaties voor prestaties bij grote datasets.