@inproceedings{111_8ac6894c-d80b-4f53-8eca-2df599f70725,

title = {Использование генетического алгоритма для фильтрации результатов тематического поиска документов},

author = {Иванов В.К.},

url = {https://disk.yandex.ru/i/q_VjU9JS6U2VpQ},

year  = {2013},

date = {2013-12-30},

urldate = {2025-01-24},

booktitle = {Высокие технологии, исследования, образование, финансы : сб. статей Шестнадцатой междунар. науч.-практ. конф. "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике". – Санкт-Петербург},

pages = {21-26},

publisher = {СПб},

abstract = {<p>В статье представлены основные особенности предложенного автором подхода к организации поисковых запросов и фильтрации результатов поиска документов, основанного на использовании идей генетических алгоритмов. Описываются основные шаги модифицированного генетического алгоритма, предлагаются решения, учитывающие специфику поисковых процедур. Обсуждаемый подход является частью исследований проекта интеллектуальной системы информационной поддержки инноваций в науке и образовании.</p><p>The article represents the main features of the proposed approach to organization of search queries and filtering of documents search results. This approach based on the genetic algorithms and describes the main steps of the modified genetic algorithm, proposed solutions, tailored to the search procedures. The considered algorithm is one of the elements of an intelligent system of information support of innovation in science and education.</p>},

note = {Иванов В.К. Использование генетического алгоритма для фильтрации результатов тематического поиска документов // Высокие технологии, исследования, образование, финансы : сб. статей Шестнадцатой междунар. науч.-практ. конф. "Фундаментальные и прикладные исследования, разработка и применение высоких технологий в промышленности и экономике". – Санкт-Петербург, 2013. - С. 21-26.},

keywords = {crossover, data centre, filtering, fitness, genetic algorithm, mutation, population, ranking, relevancy, search query, selection, генетический алгоритм, мутация, поисковый запрос, популяция, приспособленность, ранжирование, релевантность, селекция, скрещивание, фильтрация},

pubstate = {published},

tppubtype = {inproceedings}

}