在模糊匹配（fuzzy matching）中，匹配得分（通常是0到1之间的数值，越接近1表示匹配度越高）的阈值选择（如0.95还是0.99）没有绝对标准，主要取决于具体场景的精度要求。以下是关键分析：


1. 阈值的核心意义
模糊匹配的得分（如0.95、0.99）反映两个字符串（或数据）的相似程度：
- 得分越高，差异越小（例如仅差1个字符、空格或大小写）；
- 阈值的选择本质是平衡“精确性”和“召回率”：
  - 高阈值（如0.99）：仅保留极相似的结果，精度高但可能漏掉部分合理匹配；
  - 低阈值（如0.95）：允许稍大的差异，召回率高但可能引入噪声。


2. 选择0.95还是0.99？看场景需求
（1）适合0.99的场景：对精度要求极高
- 场景特点：不允许任何微小误差，匹配结果必须几乎完全一致。
  - 例如：身份证号、银行卡号、唯一编码等关键信息的匹配（仅允许极个别字符因输入错误导致的差异，如“123456”与“123458”）；
  - 法律文书、医疗记录等对准确性要求严苛的文本匹配。

（2）适合0.95的场景：允许轻微差异，需兼顾召回率
- 场景特点：可接受因格式、拼写误差导致的微小差异，避免漏检。
  - 例如：姓名匹配（“张小明”与“张晓明”）、地址匹配（“北京市朝阳区”与“北京朝阳区”）；
  - 搜索引擎的关键词纠错（如“apple”与“appel”）、用户输入自动补全。


3. 实际应用中的灵活调整
- 无固定标准：很多工具（如Python的`fuzzywuzzy`库）默认阈值可能在0.8左右，但具体需根据业务场景自定义。
- 测试与优化：通常会通过样本测试确定阈值——例如用已知匹配结果的数据集验证：
  - 若0.95时误匹配（假阳性）过多，则提高到0.99；
  - 若0.99时漏匹配（假阴性）过多，则降低到0.95。


总结
- 追求“极致精确”选0.99，适合关键编码、高敏感数据；
- 需“平衡精确与召回”选0.95，适合姓名、地址等易有微小差异的场景；
- 最终阈值应通过实际数据测试确定，而非依赖固定数值。