通常在做内容网站的时候，需要在每一篇文章中出现与该文章相关的文章列表。对于大多数人来说，使用的方法通常是：建立一个关键词列表，判断每篇文章包含有那些关键词，最后根据关键词找出与某篇文章最相关的文章。对于内容比较复杂的网站，确定关键列表词显然会比较麻烦。
本文介绍了与以往方法不同的similar_text（PHP4,PHP5）函数来方便的达到我们的预期要求。具体的思路是：从文章列表中取出所有的文章标题，将所有的文章标题都同当前标题对比，将对比结果生成一个数组，按照相似度的大小由大到标题，利用similar_text将这些文章标题同原文章标题做对比，按标题的相似程度重新排列标题，就得到了与原文章相似的文章列表。
这个思路用到的关键函数是：
它返回的是两个字根串的相同字节数。
按照这个思路，我们建立如下的函数，这个函数的功能是把$arr_title数组按照同$title相似的的顺序重新排列数组。
"; for($j=0; $j<=2; $j++) { echo($j+1).":".$new_array[$j]."
"; } //$title当前标题，$arrayTitle为需要查找的数组 functiongetSimilar($title,$arr_title) { $arr_len= count($arr_title); for($i=0; $i<=($arr_len-1); $i++) { //取得两个字符串相似的字节数 $arr_similar[$i] = similar_text($arr_title[$i],$title); } arsort($arr_similar); //按照相似的字节数由高到低排序 reset($arr_similar); //将指针移到数组的第一单元 $index= 0; foreach($arr_similaras$old_index=>$similar) { $new_title_array[$index] = $arr_title[$old_index]; $index++; } return$new_title_array; } ?>
程序运行结果：
有些需要
注意的地方
：关于similar_text速度，有人做过这个一个测试，结果是：
The speed issues for similar_text seem to be only an issue for long sections of text (>20000 chars).
I found a huge performance improvement in my application by just testing if the string to be tested was less than 20000 chars before calling similar_text.
20000+ took 3-5 secs to process,anything else (10000 and below) took a fraction of a second. Fortunately for me,there was only a handful of instances with >20000 chars which I couldn't get a comparison % for.
如果要直接使用正文作对比速度可能会比较慢。
据说这个函数用于英文的效果不太好（感兴趣的读者可以自行尝试）。函数。
