查查全中国有多少人的名字和你一模一样

dis

您输入的名字是： 布平布平我爱你！！！ ，全中国与这个姓名相同的人数少于：306

equn

dis  在 2005-2-10 01:11 发表:

您输入的名字是： 布平布平我爱你！！！ ，全中国与这个姓名相同的人数少于：306

equn

全中国与您姓名相同的人数为：6436

equn

是一个程序而已。

碧城仙

是一个数据库查询程序，在其 blog 主页上可以看到相关介绍，作者是一个专攻搜索技术的牛人。

leawind

上当的不少啊

碧城仙

作者的 blog 地址：http://www.wespoke.com/archives/000898.html  （搜索引擎研究）
该 blog 尽管日志数量不并多，但绝对都是技术精品！
目前作者正在进行中文分词的研究........

JockWen

全中国与这个姓名相同的人数少于：303 ！－！

msblast

少于314

碧城仙

其实我并不能收录全中国的所有的姓名, 我这里收录的大约是20万多个名子, 随着时间的推移, 我大约可以收集到100万左右的名子, 因此只能给出一个名子的大致推算的数目(例如6000),特别少用的名子的结果都会是少于多少多少...是因为计算的误差太大了. 只能得到一个上限.

Posted by: 6e at February 4, 2005 12:42 PM from 129.119.200.36

碧城仙

转自：  http://www.wespoke.com/archives/000911.html

关于中国人姓名的算法说明
February 10, 2005  卢亮


这个事情本来是不原意提起的，只是很多人认为我做到姓名的搜索误差太大，这里也就说明一下，以免让大家认为蒙在鼓里。

1. 查查全中国有多少人的名字和你一模一样 是纯粹的娱乐性产品。

2. 计算机非人口普查部门和公安部门，因此任何输入的词语都将给予解释。

下面介绍本系统的算法，如果你系高中毕业，对概率统计有一定的认识，可以继续：

算法A ：
前文已经声明，我通过网络采集了大约40多万人的姓名，这期间大约有20万的姓名是独立的，现在这个数据库还在变大，今天已经大约有100万的姓名了。

我们假设在这100万的姓名分布和全国13亿人的姓名的分布相近，那么当你搜索“张三”这样一个姓名的话，如果我的数据库里有70个张三的话，那么全国按照样本的分布就应该是 70*1300000000/1000000 = 91000 就是说全国有91000个人都叫张三。

误差分析 Sigma = f_sigma(70) + f_sigma(1300000000) + f_sigma(1000000) = 11050 就是说，全国张三最多是 91000+11050 = 102050 个张三，最少91000-11050 = 79950 个张三，以上为70％左右的置信区间。

算法B：
根据姓名的概率 ＝ 姓的概率＊名的概率
建立在姓和名的概率分布是独立的分布，P(姓, 名) = P(姓) * P(名)

在100万的数据里，我大约收集到2800个姓，和24000个名，这样关于姓和名的分布就很合理的建立起来了。例如当我们输入“张三”的时候，算法将是先计算“张”作为姓的概率，然后计算“三”作为名的概率，然后将两者相乘，再乘以全国的总人数就得到多少个张三。

P(张) = 0.602% ， "三"作为名的概率为 P(三) = 0.4%，因此 Num(张三) = P(张) * P(三) *1300000000 = 31200

因此根据此算法得到张三全国一共有31200个。

误差分析，误差来源主要是来自2方面，姓、名的统计误差，姓与名之间的非独立分布的系统误差。例如一个人名子可以叫“刘八”却一般不会叫“王八”，因此实际上姓和名是一个关系的分布。

后续：
1] 对于这样一个查询自己姓名的系统，我花了大约1个小时写代码和算法，结果完全没有想到后续竟然有那么大的波澜，在短短的几天内，差不多有30万的人访问查询，最后不得不将我blog上的页面直接定向到了booso.com并且关闭了留言。

2] 由于这30万人的访问，又给我的数据库里添加了大约30万的数据，这样实际上数据将更加趋于完整和实效，数据源的扩大，将进一步提高查询的精确度。

lcl121

这个算法太容易了，不准

fg32152128

全中国与这个姓名相同的人数少于：277