在Go中可以使用多种方法实现字符串相似度匹配，以下是几种常见的方法：
-
Levenshtein距离算法：Levenshtein距离是指将一个字符串转换成另一个字符串所需的最小编辑操作数（替换、插入、删除）。可以使用动态规划算法计算并返回Levenshtein距离，一般距离越小，两个字符串的相似度越高。
-
Jaro-Winkler相似度算法：Jaro-Winkler相似度是基于两个字符串之间的匹配字符数计算的，将匹配字符的位置作为加权因子，可以更好地区分不同长度的字符串，返回值在0~1之间。
-
Cosine相似度算法：Cosine相似度是基于向量空间模型计算的，将字符串看作向量，并计算其夹角的余弦值，返回值在-1~1之间，一般相似度越高，余弦值越接近1。
-
TF-IDF算法：TF-IDF算法是一种基于文本相似度的比较算法，可以评估两个文档之间的相似程度。它通过计算每个文档中每个单词的频率和权重，然后计算文档之间的cosine相似度。
在实际应用中，根据数据量、精度要求和性能要求等因素选择适合的算法。