moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 200 МЕТОДЫ НЕЧЕТКОГО ПОИСКА В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ THE METHODS FOR FUZZY SEARCH IN INFORMATION SYSTEMS Демихов Михаил Александрович Demikhov Mikhail Alexandrovich demmainfo@mail.ru aff-1 Воронежский институт высоких технологий Voronezh Institute of High Technologies 01 01 2026 1 1 e200 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

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.

The paper discusses the features of the fuzzy search methods which are used in modern information systems. The role of the Levenshtein distance, which measures the characteristics of the algorithms, is pointed out. The possibility of sampling methods is discussed.

 нечеткий поиск информационная система текст метод индексация fuzzy search information system text method indexing Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Фомина Ю.А., Преображенский Ю.П. Принципы индексации информации в поисковых системах / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2010. № 7. С. 98-100. Зяблов Е.Л., Преображенский Ю.П. Построение объектносемантической модели системы управления / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 029-030. Преображенский Ю.П. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 075-077. Преображенский Ю.П. Оценка эффективности применения системы интеллектуальной поддержки принятия решений / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2009. № 5. С. 116-119. Зазулин А.В., Преображенский Ю.П. Особенности построения семантических моделей предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 026-028. Преображенский Ю.П. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 075-077. 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. Иванов М.С., Преображенский Ю.П. Разработка алгоритма отсечения деревьев / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2008. № 3. С. 031-032. 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. 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. Завьялов Д.В. О применении информационных технологий / Современные наукоемкие технологии. 2013. № 8-1. С. 71-72. 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. 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. . Малышев В. А. Основные проблемы научных исследований при разработке и совершенствовании технических систем / Вестник Воронежского института высоких технологий. 2015. № 14. С. 8-11. 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. Ахо Альфред, Хопкрофт В., Джон, Ульман, Джеффри Д. Структуры данных и алгоритмы. - Издательский дом "Вильямс", 2000. - 384 с. Wu S., Manber U. Fast Text Searching with Errors. In Communications of the ACM, volume 35 pages 83-91, 2009. Бойцов Л.М. Использование хеширования по сигнатуре для поиска по сходству // Прикладная математика и информатика , ВМиК МГУ, No 8, 2001. С . 135-154. Кубенский А.А. Структуры и алгоритмы обработки данных. / БХВПетербург, 2011. - 464 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.