Від алгоритмів до довкілля: картографія наук про відстань Хеммінга за даними Scopus
Анотація
Метою дослідження було здійснення комплексного бібліометричного аналізу наукових публікацій щодо відстані Хеммінга та її застосуванні, за даними бази Scopus (1958–2025 рр.), з виявленням ключових тенденцій розвитку, провідних науковців, установ та країн, а також окресленням напрямів використання.Методи. У дослідженні використано дані міжнародної наукометричної бази Scopus (Elsevier), що забезпечує широке тематичне і географічне охоплення публікацій. Пошук здійснювався за ключовим словосполученням «hamming distance». Етапи дослідження включали: формування вибірки за критерієм пошуку; кількісний та структурний аналіз публікацій; візуалізація даних.Результати. Дослідження тематики відстані Хеммінга у Scopus охоплюють понад 65-річний період (1958–2025 рр.) і демонструють чітку еволюцію: від поодиноких публікацій у 1960–1970-х до стрімкого зростання з 2000-х, з піком у 2023–2024 рр. Середньорічний темп зростання публікацій (CAGR) – 9,43%, що підтверджує стійку динаміку розвитку тематики та її високу актуальність у сучасних науках. Найбільше публікацій з дослі- джуваної теми мають Dinh H.Q., Amir A., Palanikumar M., Ferreira H.C., Pissis S.P., Solé P., роботи яких зосереджені на теорії кодування, алгоритмах пошуку та комбінаторних структурах. Провідними інституціями за кількістю публікацій є Китайська академія наук, Міністерство освіти КНР, CNRS (Франція), університет Цінхуа, Техніон – Ізраїльський технологічний інститут, Університет Ватерлоо (Канада). Лідерами за кількістю публікацій серед країн є Китай (2604), США (2043), Індія (936), які разом формують майже половину всіх робіт.Європа представлена сильними центрами (Німеччина, Велика Британія, Франція, Італія, Іспанія, Нідерланди, Польща), тоді як внесок України становить 46 публікацій (відповідає рівню Румунії та перевищує деякі інші країни Східної Європи). Найбільший сегмент публікацій формують журнальні статті (56,1%) та матеріали конференцій (41,6%). За предметними областями домінують комп’ютерні науки (67,6%), математика (37,8%) та інженерія (36,8%), які разом формують понад 80% публікацій.Висновки. Відстань Хеммінга є універсальним інструментом, що трансформувалася з вузького інструменту теорії кодування та поєднує класичні математичні властивості з широкими міждисциплінарними застосуваннями – від кібербезпеки, алгоритмів штучного інтелекту, криптографії до медичної діагностики, біоінформатики та екології.
Посилання
2. Yaakobi E., Bruck J., Siegel P. H. Constructions and Decoding of Cyclic Codes over b-Symbol Read Channels. IEEE Transactions on Information Theory. 2016. Vol. 62, № 4. Р. 1541–1551. DOI: 10.1109/TIT.2016.2522434.
3. Dinh H. Q., Nguyen B. T., Singh A. K., Sriboonchiita S. On the Symbol-Pair Distance of Repeated-Root Constacyclic Codes of Prime Power Lengths. IEEE Transactions on Information Theory. 2018. Vol. 64, № 4. Р. 2417–2430. DOI: 10.1109/TIT.2017.2726691.
4. Pandey R. K., Das T. K. Anomaly detection for industrial control networks using Hamming distance. In Lecture Notes in Networks and Systems. 2023. Vol. 521. Р. 280–290. Springer. DOI: 10.1007/978-3- 031-13150-9_24.
5. Pandey R. K., Das T. K. Anomaly detection in cyber- physical systems using actuator state transition model. International Journal of Information Technology (Singapore). 2025. Vol. 17, № 3. Р. 1509–1521. DOI: 10.1007/s41870-024-02128-x.
6. Qiu L., Chen W., Li F., Liu S., Wang X., Li L. Fast Hash_LBP moving target detection algorithm based on Hamming distance constraint in complex background. Acta Photonica Sinica. 2022. Vol. 51, № 9, 0910003. DOI: 10.3788/gzxb20225109.0910003.
7. Palanikumar M., Arulmozhi K., Jana C. Multiple attribute decision-making approach for Pythagorean neutrosophic normal interval-valued fuzzy aggregation operators. Computational and Applied Mathematics. 2022. Vol. 41, № 3, 90. DOI: 10.1007/s40314-022-01791-9.
8. Meng P., Jia S., Li Q. Recognition of video time watermark based on water-wave connected domain segmentation algorithm. ICCT 2021 Proceedings. 2021. Р. 1123–1127. DOI: 10.1109/ICCT52962.2021.9658031.
9. Cachet C., Ahmad S., Demarest L., Hamlin A., Fuller B. W. Proximity Searchable Encryption for the Iris Biometric. In Proceedings of the 2022 ACM Asia Conference on Computer and Communications Security (ASIA CCS ’22), May 30 – June 3, 2022, Nagasaki, Japan. ACM, New York, NY, USA. P. 1004–1018. DOI: 10.1145/3488932.3497754.
10. Lin Z. A parametric design method for landscape garden layout based on clustering algorithm. International Journal of High Speed Electronics and Systems. 2025. Vol. 34, № 4, 2540264. DOI: 10.1142/S0129156425402645.
11. Si X., Zhang Y. Quality assessment of surface water environment based on improved grey correlation method. Conference Proceedings. 2016. Р. 175–180.
12. Valerko R. A., Herasymchuk L. O., Romanchuk L. D. Modeling drinking water quality using the “Hamming distance” method. In Ecological state of the environment and rational nature management in the context of sustainable development. Proceedings of the 7th International Scientific and Practical Conference. Kherson, Ukraine, October 24–25 2024. Odessa: Oldi+, 2024. Р. 74–77.
13. Vijayalakshmi C., Pushpa M. Optimizing non-linear autoregressive networks with Bird Sea Lion algorithms for effective rainfall forecasting. Earth Science Informatics. 2025. Vol. 18, № 3, 279. DOI: 10.1007/s12145-025-01768-2.

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




