Optimierung der Textsuche: Neuer Mustererkennungsalgorithmus nach Ukkonen

Eine neue Studie aus dem Bereich der Informatik hat einen revolutionären Ansatz zur Textsuche vorgestellt, der die Effizienz von Suffix Trees deutlich steigert.

Traditionelle Algorithmen wie Naive Search, KMP und Boyer-Moore stoßen bei großen Datensätzen – etwa dem Reuters‑Korpus oder menschlichen Genomsequenzen – an ihre Grenzen. Die neue Methode kombiniert Ukkonen's Algorithmus mit einer innovativen Suchtechnik, die lineare Zeit- und Speicherkomplexität erreicht.

Empirische Tests auf dem Reuters‑Korpus und menschlichen Genomen zeigen, dass die optimierte Struktur 100 % Genauigkeit bei der Mustererkennung liefert und die klassischen Methoden deutlich übertrifft.

Die Ergebnisse haben nicht nur theoretische Bedeutung, sondern eröffnen praktische Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung und Bioinformatik, indem sie Ressourcen sparen und Zuverlässigkeit erhöhen.