Каковы способы оптимизации поиска и классификации данных в современных информационных системах?

Некоторые способы оптимизации поиска и классификации данных в современных информационных системах:

Для оптимизации поиска используют, например:

• Индексацию. eurobyte.ru Это создание структуры данных, которая позволяет ускорить операции поиска и сортировки. eurobyte.ru СУБД может находить нужные строки, не просматривая каждую таблицу. eurobyte.ru
• Буфер памяти. eurobyte.ru Сокращает время доступа к данным. eurobyte.ru Буферизация позволяет СУБД хранить часто используемую информацию «под рукой». eurobyte.ru
• Оптимизатор запросов. eurobyte.ru Проводит анализ и выявляет оптимальный способ выполнения запросов к базе данных. eurobyte.ru
• Нормализацию и денормализацию. apni.ru Нормализация приводит структуру базы данных к форме, минимизирующей избыточность данных и обеспечивающей целостность. apni.ru Денормализация, напротив, позволяет сократить число JOIN-операций за счёт объединения данных в одну таблицу. apni.ru
• Использование хранимых процедур и представлений. apni.ru Позволяют заранее определить и оптимизировать выполнение стандартных запросов. apni.ru

Для классификации используют, например:

• Иерархическую методику. searchinform.ru Объекты разделяют на группы, образующие «ступени» классификационной лестницы, которые располагаются в иерархическом порядке. searchinform.ru
• Метод «деревья решений». searchinform.ru Для решения задачи классификации данных производится их разделение на более мелкие группы с целью уточнения отличительных свойств. searchinform.ru
• Фасетный метод. searchinform.ru Объекты информации разделяют по одному общему признаку (например, по назначению, цвету, форме или составу) на независимые группы. searchinform.ru
• Метод опорных векторов. searchinform.ru Анализируемые данные («векторы») группируются по классам, имеющим между собой определённые отличия. searchinform.ru
• Наивный байесовский классификатор. searchinform.ru Чтобы классифицировать исследуемый объект, компьютер вычисляет вероятность принадлежности его к тому или иному классу. searchinform.ru
• Линейный дискриминантный анализ. searchinform.ru Преобразование анализируемых данных производится путём группировки схожих признаков («уменьшения числа переменных»). searchinform.ru