Алгоритмы интеллектуального поиска информации в распределенных базах данных с применением методов машинного обучения

Abstract

В статье рассматриваются алгоритмы интеллектуального поиска информации в распределенных базах данных с применением методов машинного обучения. Анализируются подходы к организации поиска, включая использование методов классификации, кластеризации и ранжирования результатов с применением нейросетевых моделей. Показана роль машинного обучения в адаптивной обработке запросов, повышении точности и скорости поиска. Приводятся современные направления развития интеллектуальных алгоритмов в области информационного поиска и их применение в распределенных системах.