| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Лямцев, Г. К. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-10T08:07:56Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-10T08:07:56Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Лямцев, Г. К. Cравнительный анализ алгоритмов нечеткого сравнения строк для информационной системы онлайн-викторин = Comparative analysis of fuzzy string comparison algorithms for an online quiz information system / Г. К. Лямцев // Электронные системы и технологии : сборник материалов 62-й научной конференции аспирантов, магистрантов и студентов БГУИР, Минск, 13–17 апреля 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: П. В. Камлач [и др.]. – Минск, 2026. – С. 70–72. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64552 | - |
| dc.description.abstract | Сравнительный анализ алгоритмов нечеткого сравнения строк. Исследованы
алгоритмы Левенштейна, Дамерау-Левенштейна и Джаро-Винклера. Экспериментально
определена зависимость F1-меры от порога принятия решения для каждого алгоритма.
Установлено, что алгоритм Дамерау-Левенштейна при пороге не больше 2 символа
обеспечивает наилучшую F1-меру 92,9%. Для алгоритмов сходства оптимальным является
порог 0,8 для Джаро-Винклера (F1-мера равна 88,8%). | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | нечеткое сравнение | en_US |
| dc.subject | метрики строкового расстояния | en_US |
| dc.subject | расстояние Левенштейна | en_US |
| dc.subject | онлайн-викторины | en_US |
| dc.subject | F1-мера | en_US |
| dc.title | Cравнительный анализ алгоритмов нечеткого сравнения строк для информационной системы онлайн-викторин | en_US |
| dc.title.alternative | Comparative analysis of fuzzy string comparison algorithms for an online quiz information system | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | A comparative analysis of fuzzy comparison algorithms. The Levenshtein, Damerau-
Levenshtein, and Jaro-Winkler algorithms were examined. The dependence of the F1-score on the
decision threshold for each algorithm was experimentally determined. It was found that the
Damerau-Levenshtein algorithm, with a threshold of no more than two characters, provides the best
F1-score of 92.9%. For similarity algorithms, a threshold of 0.8 for the Jaro-Winkler algorithm is
optimal (the F1-score is 88.8%). | en_US |
| Appears in Collections: | Электронные системы и технологии : материалы 62-й конференции аспирантов, магистрантов и студентов (2026)
|
