На сьогодні функція пошуку інформації в більшості інформаційних систем є однією з головних
і найважливіших. Водночас обсяги даних зростають швидкими темпами, оскільки впровадження
сучасних потужних систем аналізу даних потребує зберігання навіть надлишкової інформації.
Наприклад, нові версії операційної системи Windows збирають інформацію про будь-які дії
користувача. На підставі цієї інформації надається контекстна реклама, а отже, є необхідність
шукати користувачів за певним критерієм, і в цьому контексті асоціативна пам’ять є найкращим
варіантом пошуку. У цій статті розглянуто підхід до організації моделювання асоціативної пам’яті
засобами ПАРКС. Наведено схему підходу до організації керуючого простору та пояснення до неї.
Також проведено аналіз прискорення та ефективності цього підходу.
Nowadays, information retrieval is one of the main and most important features in most information
systems. At the same time, rapid data volumes grow as a result of usage of modern, powerful data analysis
systems, which require the storage of superfluous information. For example, new versions of the Windows
operating system collect information about any user actions (audio, keyboard input, etc.). Contextual
advertising is provided on the basis of this information, and therefore there is a need in search for users
according to some criterion, and in this context associative memory is the best search option. This article
considers the approach to organization of associative memory modeling by means of PARCS. The article
gives a scheme of the approach to organization of the control space and explanation to it. An analysis of the
acceleration and effectiveness of this approach is also conducted.
