Досліджувались варіанти підвищення швидкості масштабованого багатокритеріального пошуку релевантної інформації в інформаційно-пошуковій системі з уніформатними підходами для парсингу вхідних даних на прикладі системи для управління річковим басейном з можливістю пошуку даних за ключовими словами опису предметної області та просторовою і часовою прив’язкою цих даних. Запропоновано удосконалення принципів формалізації та моделі даних для таких систем, які дозволяють швидше здійснювати пошук даних та формування їх датасетів, готових для оброблення, після імпорту та формалізації інформації з різноформатних реєстрів та онтологічних моделей, за рахунок оперування окремими даними, а не складеними з ними типами даних. Кожне з таких даних ув’язується з усіма можливими семантичними мережами системи. Описана робота пілотної версії веб-системи, побудованої за запропонованими принципами, на прикладі роботи з даними моніторингу якості вод у басейні річки Південний Буг.
The options for increasing the speed of scalable multicriterial search of relevant information in the information retrieval system with unformatted approaches for parsing incoming data on an example of a system for managing the river basin with the ability to search data by keywords describing the subject area and the spatial and temporal binding of these data were explored. Improvement of formalization principles and data models for such systems, which allow faster data search and the formation of their data extracts, ready for processing, after importing and formalizing information from multi-format registers and ontological models, due to the operation of separate data, and not with the types that are composed of them, is proposed. data. Each such data is cropped up with all possible semantic networks of the system. The work of the pilot version of the web system constructed according to the proposed principles is described, for example, with the data on monitoring the quality of water in the basin of the Southern Booh River.