Исследование детерминированных регулярных выражений с использованием структуры данных xml-типа - Бабич, Юлия Игоревна; Бабич, Николай Иванович; Павлышко, Елена Георгиевна; Наконечная, Виктория Ивановна (Технічні науки та технології, 2020)
Актуальность темы исследования. В данной статье проведён глубокий анализ большого набора данных с помощью поисковых систем и хостинговых платформ. Использованы четыре стратегии сбора данных: анализ поисковой системы Google, сканирование адресного пути, анализ веб-сайтов, поиск потенциальных данных для получения большего количества файлов-схем из сети Интернет. Получил дальнейшее практическое исследование набор данных для изучения детерминированных регулярных выражений. Постановка проблемы. Современные языки описания структур данных XML-типа требуют применение детерминированных регулярных выражений, позволяющих считывать строки посимвольно. Поэтому исследование данных выражений позволит ускорить процесс обработки данных и получить более точный результат. Анализ последних исследований и публикаций. Проведённый анализ современных литературных источников и публикаций на данную тематику показал, что большинство из них используют небольшие объёмы данных, что является недостаточным для проведения эффективного анализа. Выделение неисследованных частей общей проблемы. Для эффективного анализ данных из сети Интернет был использован большой набор данных и четыре стратегии его сбора и анализа. Целью написания данной статьи является исследование детерминированных регулярных выражений, которые всё чаще применяются в структурах данных XML- типа. Изложение основного материала. Разработка четырёх стратегий сбора данных в сети Интернет дала возможность получить больше XML-схем, что в 35 раз больше, чем в ранее проведённых исследованиях. Применение детерминированных регулярных выражений в целом и их подклассов для анализа больших наборов данных. Выводы в соответствии со статьей. Впервые применены детерминированные регулярные выражения с использованием структуры данных XML- типа. Получен большой объём данных – 276371 файлов с помощью четырёх стратегий их сбора.