Аннотация:
В современных приложения метрики сходства обычно комбинируются с учётом сложности алгоритмов, особенностей восприятия человека, ресурсов и выборок данных. Для оптимизации требуется унифицированное формальное описание основных показателей подобия. Для оптимизации требуется выделить формально и строго описанное абстрактное понимание сходства между объектами.
Расширена система аксиом метрики сходства и для неё построена универсальная модель, обощающая известные модели сходства, не сводящиеся к евклидовой метрике. Модель базируется на взвешенном частично упорядоченном множестве.
Ключевые слова и фразы:сходство строк, выравнивание последовательностей, аксиомы сходства, LCS, метрика Левенштейна.