PREGLED ALGORITAMA ZA PODUDARANJE NIZOVA KOD INTEGRACIJE PODATAKA

Sažetak

Učinkovita integracija podataka iz različitih
izvora u dobu digitalizacije ključna je za točnost
i upotrebljivost informacija, a predstavlja
izazov koji algoritmi za podudaranje nizova
nastoje riješiti. Kako količina podataka raste,
potreba za naprednijim tehnikama podudaranja
postaje sve izraženija. Ovaj pregled kategorizira
algoritme u četiri glavne skupine: algoritme
zasnovane na sekvenci, algoritme zasnovane
na skupovima, hibridne i fonetske algoritme.
Algoritmi zasnovani na sekvenci, poput
Levenshteinove udaljenosti i Smith–Watermana,
ističu se preciznošću na razini znakova.
Metode zasnovane na skupovima, uključujući
Jaccardovu i kosinusnu sličnost, učinkovite su
pri radu s tokeniziranim podacima. Hibridni
pristupi kombiniraju njihove prednosti i nude
fleksibilnost u složenim scenarijima. Fonetski
algoritmi, poput Soundexa, Metaphonea i
NYSIIS-a, omogućuju podudaranje prema
izgovoru te su posebno korisni kod imena
i pojmova s jezičnim varijacijama. Pregled
naglašava važnost stalnog razvoja svih pristupa
kako bi se odgovorilo na suvremene izazove
integracije podataka.