Pretražite po imenu i prezimenu autora, mentora, urednika, prevoditelja

Napredna pretraga

Pregled bibliografske jedinice broj: 1235461

Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova: metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja klasičnih algoritama i novi algoritam s predobradom uzorka


Markić, Ivan
Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova: metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja klasičnih algoritama i novi algoritam s predobradom uzorka, 2022., doktorska disertacija, Split


CROSBI ID: 1235461 Za ispravke kontaktirajte CROSBI podršku putem web obrasca

Naslov
Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova: metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja klasičnih algoritama i novi algoritam s predobradom uzorka
(String matching algorithms: methodology for building domain models for classical algorithms evaluation and a novel algorithm with pattern preprocessing)

Autori
Markić, Ivan

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Mjesto
Split

Datum
04.11

Godina
2022

Stranica
144

Mentor
Štula, Maja

Ključne riječi
Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova ; domenski model rangiranja algoritama ; pristupi vrednovanja algoritama i metrike ; online egzaktni algoritmi s predobradom uzorka ; okvir za testiranje algoritama
(String matching algorithms ; domain algorithm ranking model ; algorithm evaluation approaches and metrics ; online exact algorithms with pattern preprocessing ; algorithm testing framework)

Sažetak
Odabir učinkovitog algoritma za podudaranje znakovnih nizova u tekstu izazovan je proces. Na izvršavanje algoritma mogu utjecati razni čimbenici poput jačine procesora, veličine radne memorije računala ili mogućnosti programskog jezika. U ovome radu predstavljena je metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja algoritama za podudaranje znakovnih nizova u tekstu temeljena na entropiji uzorka, izražavajući učinkovitost algoritma korištenjem metrika neovisnih o hardverskoj i softverskoj platformi. Razvijena metodologija je usmjerena prema algoritmima za egzaktnu usporedbu znakova prilikom podudaranja uzorka u tekstu bez prethodne spoznaje strukture teksta. Metodologija rangira algoritme prema njihovoj učinkovitosti koristeći svojstva uzorka koji se pretražuje, a ne ovisi o implementaciji algoritma ni o računalnoj arhitekturi te stoga pruža neovisan način odabira algoritma za određenu domenu primjene. Metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja algoritama eksperimentalno je potvrđena na dvije domene, DNA domeni i domeni prirodnog jezika. U radu je prezentiran i novi algoritam za egzaktno podudaranje znakovnih nizova. Heuristička tehnika prolaska kroz uzorak pomoću neparnih i parnih pozicija znakova u kombinaciji s podacima dobivenim predobradom uzorka oblikovana je pravilima algoritma. Definirana heuristička pravila koriste se za preskakanje nepotrebnih usporedbi znakova uzorka. Točnost i pouzdanost algoritma je eksperimentalno vrednovana.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo



POVEZANOST RADA


Ustanove:
Fakultet elektrotehnike, strojarstva i brodogradnje, Split

Profili:

Avatar Url Maja Štula (mentor)


Citiraj ovu publikaciju:

Markić, Ivan
Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova: metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja klasičnih algoritama i novi algoritam s predobradom uzorka, 2022., doktorska disertacija, Split
Markić, I. (2022) 'Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova: metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja klasičnih algoritama i novi algoritam s predobradom uzorka', doktorska disertacija, Split.
@phdthesis{phdthesis, author = {Marki\'{c}, Ivan}, year = {2022}, pages = {144}, keywords = {Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova, domenski model rangiranja algoritama, pristupi vrednovanja algoritama i metrike, online egzaktni algoritmi s predobradom uzorka, okvir za testiranje algoritama}, title = {Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova: metodologija izgradnje domenskih modela vrednovanja klasi\v{c}nih algoritama i novi algoritam s predobradom uzorka}, keyword = {Algoritmi za podudaranje znakovnih nizova, domenski model rangiranja algoritama, pristupi vrednovanja algoritama i metrike, online egzaktni algoritmi s predobradom uzorka, okvir za testiranje algoritama}, publisherplace = {Split} }
@phdthesis{phdthesis, author = {Marki\'{c}, Ivan}, year = {2022}, pages = {144}, keywords = {String matching algorithms, domain algorithm ranking model, algorithm evaluation approaches and metrics, online exact algorithms with pattern preprocessing, algorithm testing framework}, title = {String matching algorithms: methodology for building domain models for classical algorithms evaluation and a novel algorithm with pattern preprocessing}, keyword = {String matching algorithms, domain algorithm ranking model, algorithm evaluation approaches and metrics, online exact algorithms with pattern preprocessing, algorithm testing framework}, publisherplace = {Split} }




Contrast
Increase Font
Decrease Font
Dyslexic Font