(-1)
) Сортуємо отримані характеристичні вектора відповідно до лексикографічним порядком по незростання.
В результаті отримуємо відносний порядок для значень досліджуваного параметра (найкращим вважається те значення параметра, характеристичний вектор якого знаходиться на першому місці в відсортованому масиві даних векторів).
Для найбільш наочного вивчення можна побудувати графіки залежності відносної ефективності досліджуваного параметра від його значення. По осі абсцис відкладемо значення параметра, а то осі ординат його відносну ефективність. Для того щоб отримати відносну ефективність параметрів необхідно у вже відсортованої послідовності, кожному значенню характеристичного вектора поставити у відповідність
ціле число = N - n ,
де N -кількість розбиттів параметра, а n порядковий номер вектора у відсортованій послідовності.
Для найбільш повного дослідження параметра необхідно повторити дані дії, вибираючи інші значення не досліджуваних параметрів. Після цього на підставі всіх проведених серій експериментів, можна зробити висновки про вибір оптимального параметра. p align="justify"> Після цього даний параметр вважається дослідженим, а його значення при дослідженні інших параметрів вибирається вже не довільним, а рівним обраному.
Дані дії необхідно повторити поки всі параметри не досліджені. У результаті ми отримаємо список оптимальних параметрів. br/>
Бібліографія
1. Damerau, FJ A technique for computer detection and correction of spelling errors
2. Justin Zobel, Philip W. Dart: Phonetic String Matching: Lessons from Information Retrieval// SIGIR '96 Proceedings of the 19th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval, 1996
. Justin Zobel, Philip W. Dart: Finding Approximate Matches in Large Lexicons// Software-Practice & Experience, Volume 25 Issue 3, March 1995
4. Карпенко М. П., Протасов С. В. В« Деякі методи очищення словника запитів пошуку В»
