Алгоритми фільтрації контенту в комп’ютерних системах: аналіз ефективності, виклики впровадження та перспективи розвитку

Автор(и)

  • Віталій Резніченко Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна https://orcid.org/0000-0001-6734-6485
  • Анастасія Клюй Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна https://orcid.org/0009-0006-4595-2162

DOI:

https://doi.org/10.32515/2414-3820.2025.55.309-313

Ключові слова:

фільтрація контенту, машинне навчання, адаптивні системи

Анотація

У статті представлено порівняльний огляд сучасних методів фільтрації контенту, що використовуються в комп’ютерних системах. Основну увагу приділено аналізу ефективності, ресурсоємності, масштабованості та практичної реалізації зазначених підходів. Оцінено сильні й слабкі сторони найпоширеніших методів фільтрації, а також їхню актуальність в умовах зростання обсягів інформації та цифрових загроз.

Біографії авторів

Віталій Резніченко, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна

Викладач кафедри кібербезпеки та програмного забезпечення

Анастасія Клюй, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна

Зздобувач вищої освіти на другому (освітньо-науковому) рівні вищої освіти за спеціальністю «Комп’ютерні науки»

Посилання

Список літератури

1. Anderson R.J. Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems / R.J. Anderson. 3rd ed. Hoboken: John Wiley & Sons, 2020. 1232 p. URL: https://www.cl.cam.ac.uk/archive/rja14/book.html?utm_source=chatgpt.com (дата звернення 14.04.2025).

2. Бухаленков Д.О., Заболотня Т.М. Модифікований метод пошуку ключових слів та термінів у текстових даних. Проблеми програмування. 2024. №1. С. 12–22. (дата звернення 13.04.2025).

3. CYBER DIGEST: Огляд подій у сфері кібербезпеки. Січень, 2024. 44 с. URL: https://www.rnbo.gov.ua/files/2024/NATIONAL_CYBER_SCC/Cyber%20digest/Cyber%20digest_Jan_2024_UA.pdf (дата звернення 15.04.2025).

4. Dinakar K., Lieberman H., Picard R. Using Common Sense Reasoning to Detect and Respond to Cyberbullying. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems. 2022. Vol. 2, № 3. Article 18. P. 1-27.

5. Mitchell T.M. Machine Learning. New York: McGraw-Hill, 1997. 432 p. URL: https://www.cs.cmu.edu/~tom/files/MachineLearningTomMitchell.pdf?utm_source=chatgpt.com (дата звернення 15.04.2025).

References

1. Anderson, R.J. (2020). Security Engineering: A Guide to Building Dependable Distributed Systems. (3rd ed.). Hoboken: John Wiley & Sons. https://www.cl.cam.ac.uk/archive/rja14/book.html?utm_source=chatgpt.com [in English].

2. Bukhalenkov, D.O. & Zabolotnia, T.M. (2024). Modified Method for Searching Keywords and Terms in Text Data. Problems of Programming. № 1. 12–22 [in Ukrainian].

3. CYBER DIGEST: Review of Events in the Field of Cybersecurity. January 2024. 44 p. https://www.rnbo.gov.ua/files/2024/NATIONAL_CYBER_SCC/Cyber%20digest/Cyber%20digest_Jan_2024_UA.pdf [in Ukrainian].

4. Dinakar, K., Lieberman, H. & Picard, R. (2022). Using Common Sense Reasoning to Detect and Respond to Cyberbullying. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, Vol. 2, No. 3. Article 18. P. 1-27. [in English].

5. Mitchell, T.M. (1997). Machine Learning . New York: McGraw-Hill [in English].

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-23

Як цитувати

Резніченко, В. А., & Клюй, А. Я. (2025). Алгоритми фільтрації контенту в комп’ютерних системах: аналіз ефективності, виклики впровадження та перспективи розвитку. Конструювання, виробництво та експлуатація сільськогосподарських машин, 55, 309–313. https://doi.org/10.32515/2414-3820.2025.55.309-313

Номер

Том 55 (2025): Конструювання, виробництво та експлуатація сільськогосподарської техніки

Розділ

КОМП’ЮТЕРНІ НАУКИ

Ліцензія

Авторське право (c) 2025 В.А. Резніченко, А.Я. Клюй

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.