JSON object model-based vectorization via computing field similarity measures

Abstract

В наше время стал крайне популярен формат данных, используемый в web-приложениях - JavaScript Object Notation, или же JSON. В этом формате можно представить практически любую структуру данных, но, как и многие понятные человеку системы, JSON плохо подходит для компьютерного анализа, из-за чего данные в этом формате зачастую необходимо преобразовывать в соответствии с конкретной задачей. В рамках данной работы предлагается способ преобразования подобных данных в многомерные векторы, лучше поддающиеся обработке, на основе некоторого объекта-эталона. Также была разработана программная реализация рассматриваемого алгоритма на языке JavaScript.

The JSON, or JavaScript Object Notation, format is incredibly popular nowadays. It is used by web applications to exchange data, and is flexible enough to be able to represent any data structure, but unfortunately isn't well suited for analysis. Hence it's often required to represent JSON data in some other way that can be processed more easily, most often in regards to the task at hand. This work suggests a way to convert JSON into multidimensional vectors based on some model object, and offers an example of programmatic implementation of said algorithm written in JavaScript.