Алгоритми фільтрації контенту в комп’ютерних системах: аналіз ефективності, виклики впровадження та перспективи розвитку - Резніченко, В. А.; Клюй, А. Я.; Reznychenko, V.; Kliui, A. (ЦНТУ, 2025)
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. This study provides a structured analysis of modern methods used for content filtering in computer systems, with attention to their efficiency, computational demands, scalability, and implementation feasibility. The review outlines both the strengths and weaknesses of widely adopted strategies, while also assessing their applicability amid rising data volumes and emerging digital threats etc.
Content Filtering Algorithms in Computer Systems: Analysis of Efficiency, Implementation Challenges, and Future Development Prospects
Keywords: фільтрація контенту; машинне навчання; адаптивні системи; smart content filtering; machine learning techniques; adaptive computing architectures