ИСТИНА

В диссертации проводится исследование именно неперечислительных задач информационного поиска и применимости к ним информационно-графовой модели данных. Ранее в рамках этой модели широко исследовались только перечислительные задачи информационного поиска, поэтому возможность её использования для задач поиска представителя и вычислительных задач информационного поиска, вообще говоря, не очевидна. В работе получены следующие основные результаты. 1. Разработаны модели для неперечислительных задач информационного поиска, таких как задачи поиска представителя и вычислительные задачи информационного поиска. В понятии информационного графа произведено отделение базисной части, так называемого информационного графа общего вида, отвечающей за процедуру обхода графа, и для этих графов предложен один общий метод получения мощностных нижних оценок. Впервые автоматная идеология была внедрена в информационно-графовую модель данных и была показана эффективность ее использования для моделирования вычислительных задач поиска. 2. Для задачи поиска представителя в задаче о метрической близости предложен алгоритм поиска с линейным от размера базы данных объемом памяти, логарифмическим временем поиска в худшем случае и константным временем поиска в среднем. 3. Развита техника частичного каскадирования путем введения варьируемого параметра, отвечающего за максимальную ширину пробелов между мостами, соединяющими соседние каталоги, и впервые произведена оценка размеров получаемых структур данных. 4. Для суммирования по полугрупповой операции в двумерной задаче о доминировании и в двумерной задаче интервального поиска с фиксированной стороной разработано несколько параметризованных семейств алгоритмов поиска, с помощью которых получены рекордные верхние оценки для функции зависимости времени поиска в худшем случае от объёма требуемой памяти. Причем впервые такие оценки имеют вид асимптотических (и обычных) неравенств, а не оценок роста сложности по порядку.