Ukkonen Algoritmasına Dayalı Yeni Bir Desen Eşleştirme Algoritması ile Metin Aramasının Optimizasyonu

Metin Aramasının Optimizasyonu: Ukkonen Algoritmasına Dayalı Yeni Bir Desen Eşleştirme Algoritması

Bilgisayar biliminin alanında, metin arama algoritmalarının verimliliği, doğal dil işleme ve biyoinformatik gibi alanlardaki dev veri kümelerinin işlenmesi için hayati önem taşımaktadır. Naive Search, KMP ve Boyer-Moore gibi geleneksel yöntemler, temel olarak önemli olmakla birlikte, Reuters corpus ve insan genomik dizileri gibi modern veri kümelerinin karmaşıklıkları ve ölçeği karşısında yetersiz kalmaktadır.

Bu çalışma, metin arama algoritmalarını titizlikle incelemekte ve Ukkonen Algoritması ve Bölme gibi yöntemler aracılığıyla Önek Ağaçlarını optimize etmeye odaklanmaktadır. Reuters corpus ve insan genomları dahil olmak üzere veri setleri üzerinde analiz edilmektedir. Ukkonen Algoritmasını yeni bir arama tekniği ile birleştiren yenilikçi bir optimizasyon sunulmakta, bu da doğrusal zaman ve alan verimliliği göstererek, Naive Search, KMP ve Boyer-Moore gibi geleneksel yöntemleri geride bırakmaktadır.

Genomik Dizilerdeki Desen Tanıma

Ampirik testler, teorik avantajları doğrulamakta ve optimize edilmiş Önek Ağacının, genomik dizilerdeki desen tanıma görevlerinde %100 doğrulukla etkili olduğunu vurgulamaktadır. Bu araştırma, yalnızca metin arama algoritmalarındaki akademik bilgiyi ilerletmekle kalmayıp, doğal dil işleme ve biyoinformatik gibi alanlarda da üstün kaynak verimliliği ve güvenilirliği nedeniyle önemli pratik kullanım sağlamaktadır.

Gelecek Projeksiyonları

Gelecekte, bu algoritmanın daha da geliştirilmesi ve farklı alanlarda uygulanması beklenmektedir. Örneğin, büyük ölçekli metin madenciliği ve bilgi erişimi görevlerinde kullanılabilir. Ayrıca, biyoinformatik alanında genom dizilerindeki karmaşık örüntülerin tanınması için de kullanılabilir.