 |
А.В. Смагличенко, Т.А. Смагличенко "Построение алгоритма парсинга для структуризации сейсмических данных" |
 |
|
Аннотация.
Цель исследования заключается в разработке стратегии алгоритма, который позволит преобразовать текстовые данные в структурированную форму, пригодную для дальнейшего использования в пакетах прикладных программ. Технологии алгоритма также направлены на улучшение качества и оптимизацию хранения данных за счет использования корректной структуры и специфических критериев фильтрации. Процесс парсинга рассматривается как ключевой элемент в работе с неструктурированными данными. Эффективность алгоритма подтверждается его успешным применением к данным, содержащим 189000 информационных строк для решения проблемы, связанной с некорректными или поврежденными записями в файле, вызывающими прерывание работы программы обработки.
Ключевые слова:
структурированные данные, парсинг, обработка сейсмических данных, текстовый формат.
DOI 10.14357/20718632260202
EDN ACXIRQ
Стр. 13-18.
Литература
1. Перетятько Л.О. Единый государственный фонд гидрометеорологических данных как большие данные. Универсальный парсер структуры данных в формате языка описания гидрометеорологических данных // Успехи кибернетики. 2023. T. 4. № 2. C. 47-52. 2. Смагличенко А.В., Смагличенко Т.А. Проблемы структуризации различных форматов сейсмических данных // Современные информационные технологии: тенденции и перспективы развития.Материалы XXXII научной конференции (СИТО 2025) (апрель 2025 г.). Ростов-на-Дону, Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2024. С. 411-416. 3. Smaglichenko T.A., Bjarnason I.Th., Smaglichenko A.V., Jacoby W.R. Method to find the minimum 1-D linear gradient model for seismic tomography // Fundamenta Informaticae. 2016. Vol. 146(2). P. 211-217. 4. Смагличенко Т.А., Смагличенко А.В., Саянкина М.К. Вычисления по Тейлору: одномерная сейсмическая модель ледникового района выброса метана // Информационные технологии и вычислительные системы. 2023. № 3. С. 62-69. 5. Перетятько Л.О. Единый государственный фонд гидрометеорологических данных как большие данные. Технологии и инструменты для работы с ним // Успехи кибернетики. 2022. Т. 3. № 4. C. 98-101. 6. Терещенко М.В., Гриб Н.Н. Систематизация и организация хранения геофизической и сейсмологической информации с применением технологии реляционных баз данных // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. С. 78.
|
