Самоподобие массивов сетевых публикаций по компьютерной вирусологии

Описан подход к организации анализа потока тематических публикаций по компьютерной вирусологии, представленных в web-пространстве. Обоснована фрактальная природа информационных потоков, описаны основные алгоритмы, применяемые в процессе исследований, а также приведены прогнозные выводы на основе сво...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Реєстрація, зберігання і обробка даних
Date:2007
Main Authors: Додонов, А.Г., Ландэ, Д.В.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2007
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/50886
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:Самоподобие массивов сетевых публикаций по компьютерной вирусологии / А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. — 2007. — Т. 9, № 2. — С. 53-60. — Бібліогр.: 12 назв. — pос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Описан подход к организации анализа потока тематических публикаций по компьютерной вирусологии, представленных в web-пространстве. Обоснована фрактальная природа информационных потоков, описаны основные алгоритмы, применяемые в процессе исследований, а также приведены прогнозные выводы на основе свойств персистентности временных рядов. Описано підхід до організації аналізу потоку тематичних публікацій з комп’ютерної вірусології, які наведені у web-просторі. Обґрунтовано фрактальну природу інформаційних потоків, описано основні алгоритми, що застосовуються в процесі досліджень, а також наведено прогнозні висновки на базі властивостей персистентності часових рядів. An approach to the organization of the analysis of a thematic publications stream on computer virology, submitted in web-space, is described. The fractal nature of information streams is proved, the basic algorithms used during researches are described and forecasts conclusions on the basis of persistent properties of time series are given.
ISSN:1560-9189