ТЕХНОЛОГІЯ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДАНИХ ІНФОРМАЦІЙНОГО РЕСУРСУ ЗА КІЛЬКІСНОЮ ОЗНАКОЮ (Ukrainian)

Item request has been placed! ×
Item request cannot be made. ×
loading   Processing Request
  • Additional Information
    • Alternate Title:
      THE CLUSTERING TECHNOLOGY OF INFORMATION RESOURCE DATA ON A QUANTITATIVE ATTRIBUTE. (English)
      ТЕХНОЛОГИЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ ИНФОРМАЦИОННОГО РЕСУРСА ПО КОЛИЧЕСТВЕННОМУ ПРИЗНАКУ (Russian)
    • Abstract:
      In modern algorithms, the compressed prodovuzhє actively zastosovuvatsya statistical pidhid. Victory methods of the statistical code danich are determined by understanding of the restructuring. The article deals with issues related to the development and research of information resource clustering technology using an internal restructuring method based on a quantitative attribute - a sign of the number of series of units for a more advantageous representation of the encoded data. The shortcomings of the existing data restructuring methods - external restructuring methods are analyzed. By means of statistics on the availability of technology for clustering resources for information on the quality of gray odinits.To eliminate the shortcomings of the methods of external restructuring of information resource data, a fundamentally new approach is proposed - internal restructuring. The clustering tool is internal data restructuring, which consists in identifying patterns in the internal structure of message elements by a quantitative attribute. As a quantitative trait, the trait of the number of series of units is used. The requirements that are imposed on the information resource clustering technology are analyzed. A comparative analysis of existing data restructuring methods is carried out. To improve the efficiency of statistical coding from the standpoint of increasing the protection of an information resource and reducing the length of information presentation, it is proposed to use the information resource clustering technology based on the number of series of units. The perspective of those who are directly involved in the display of technology is meant for technological comprehension of practical methods of statistical methods. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      В статье рассмотрены вопросы, связанные с разработкой и исследованием технологии кластеризации данных информационного ресурса с использованием метода внутренней реструктуризации по количественному признаку - признаку количества серий единиц для более выгодного представления кодируемых данных. Анализируются недостатки существующих методов реструктуризации данных - методов внешней реструктуризации. Для устранения недостатков методов внешней реструктуризации данных информационного ресурса предлагается принципиально новый подход - внутренняя реструктуризация. Инструментом кластеризации является внутренняя реструктуризация данных, которая заключается в выявлении закономерностей во внутренней структуре элементов сообщения по количественному признаку. В качестве количественного признака используется признак количества серий единиц. Анализируются требования, которые предъявляются к технологии кластеризации данных информационного ресурса. Проводится сравнительный анализ существующих методов реструктуризации данных. Для повышения эффективности статистического кодирования с позиции повышения защиты информационного ресурса и сокращения длины на представление информации предлагается использовать технологию кластеризации данных информационного ресурса по признаку количества серий единиц. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
    • Abstract:
      Copyright of Science-Based Technologies is the property of National Aviation University and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)