मी प्रत्येक निकालाची क्वेरीशी तुलना करून स्कोअरिंगद्वारे फजी सर्च रिझल्ट्स सुधारू इच्छितो.

हे वैशिष्ट्य वापरकर्त्याच्या क्वेरीशी किती जवळून जुळते यावर आधारित प्रत्येक निकालाला समानता स्कोअर देऊन फजी सर्च सुधारते. हे सर्वात संबंधित निकाल प्रथम दिसतील याची खात्री करण्यास मदत करते आणि शोध वर्तणूक अधिक अंदाज करण्यायोग्य आणि उपयुक्त बनवते.

हे वैशिष्ट्य वापरकर्त्याच्या क्वेरीच्या तुलनेत प्रत्येक संभाव्य निकालासाठी समानता स्कोअर मोजून आणि रँकिंगवर प्रभाव पाडण्यासाठी त्या स्कोअरचा वापर करून फजी सर्च वाढवते. स्कोअरिंगमुळे जवळच्या जुळण्या आणि कमकुवत जुळण्यांमधील फरक ओळखणे सोपे होते, त्यामुळे वापरकर्त्यांना शीर्षस्थानी चांगले निकाल दिसतात. हे दिलेल्या क्वेरीसाठी सर्व निकालांमध्ये समान स्कोअरिंग लॉजिक लागू करून अधिक सुसंगत शोध परिणामांना समर्थन देते. समानता स्कोअरचा वापर निकाल क्रमवारी लावण्यासाठी, टाय तोडण्यासाठी आणि प्रासंगिकतेच्या क्रमानुसार स्पष्ट आधार प्रदान करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. टायपोस, अर्धवट इनपुट, संक्षेप किंवा वाक्यांशातील बदलांसह क्वेरीसाठी हे विशेषतः उपयुक्त आहे. जेव्हा अनेक आयटम क्वेरीशी सैलपणे जुळतात तेव्हा हे मदत करू शकते, सर्वात जवळच्या जुळण्यांना प्राधान्य दिले जाते याची खात्री करून. हे वैशिष्ट्य मोठ्या डेटासेटसाठी शोध गुणवत्ता सुधारते जिथे केवळ फजी मॅचिंगमुळे खूप जास्त उमेदवार परत येऊ शकतात. हे उत्पादन कॅटलॉग, ग्राहक रेकॉर्ड, दस्तऐवज शोध किंवा कमांड पॅलेट्स सारख्या वापरकर्ता-केंद्रित शोध अनुभवांमध्ये लागू केले जाऊ शकते. हे अप्रासंगिक जुळण्या स्कॅन करण्यात घालवलेला वेळ कमी करून आणि शीर्ष निकाल सर्वोत्तम पर्याय आहेत यावर विश्वास वाढवून अंतर्गत वर्कफ्लोला देखील समर्थन देते.