МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

В работе рассмотрены особенности методов нечеткого поиска, которые используются в современных информационных системах. Отмечена роль расстояния Левенштейна, позволяющего оценить характеристики алгоритмов. Обсуждаются возможности методов сэмплирования.

1. Фомина Ю.А., Преображенский Ю.П. Принципы индексации информации в поисковых системах / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 7. С. 98-100.

2. Зяблов Е.Л., Преображенский Ю.П. Построение объектносемантической модели системы управления / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 029-030.

3. Преображенский Ю.П. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 075-077.

4. Преображенский Ю.П. Оценка эффективности применения системы интеллектуальной поддержки принятия решений / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 116-119.

5. Зазулин А.В., Преображенский Ю.П. Особенности построения семантических моделей предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 026-028.

6. Преображенский Ю.П. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 075-077.

7. Navarro G., Baeza-Yates R., Sutinen E., Tarhio J. Indexing Methods for Approximate String Matching. In IEEE Data Engineering Bulletin, volume 24(4), pages 19-27, 2007.

8. Иванов М.С., Преображенский Ю.П. Разработка алгоритма отсечения деревьев / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 031-032.

9. Зяблов Е.Л., Преображенский Ю.П. Разработка лингвистических средств интеллектуальной поддержки на основе имитационно-семантического моделирования / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 024-026.

10. Чопоров О.Н., Чупеев А.Н., Брегеда С.Ю. Методы анализа значимости показателей при классификационном и прогностическом моделировании / Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4. № 9. С. 92-94.

11. Завьялов Д.В. О применении информационных технологий / Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 71-72.

12. Чопоров О.Н., Наумов Н.В., Куташова Л.А., Агарков А.И. Методы предварительной обработки информации при системном анализе и моделировании медицинских систем / Врач-аспирант. 2012. Т. 55. № 6.2. С. 382-390.

13. Чопоров О.Н., Агарков А.И., Куташова Л.А., Коновалова Е.Ю. Методика преобразования качественных характеристик в численные оценки при обработке результатов медико-социального исследования / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2012. № 9. С. 96-98.

14. . Малышев В. А. Основные проблемы научных исследований при разработке и совершенствовании технических систем / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2015. № 14. С. 8-11.

15. Питолин М. В., Мачтаков С. Г. Постановка задачи классификации ассоциативного поиска объектов в базе данных / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2015. № 14. С. 37-39.

16. Ахо Альфред, Хопкрофт В., Джон, Ульман, Джеффри Д. Структуры данных и алгоритмы. - Издательский дом "Вильямс", 2000. - 384 с.

17. Wu S., Manber U. Fast Text Searching with Errors. In Communications of the ACM, volume 35 pages 83-91, 2009.

18. Бойцов Л.М. Использование хеширования по сигнатуре для поиска по сходству // Прикладная математика и информатика , ВМиК МГУ, No 8, 2001. С . 135-154.

19. Кубенский А.А. Структуры и алгоритмы обработки данных. / БХВПетербург, 2011. - 464 с.