Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science at the Turning Point of History‖ (May 25-27, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Lviv, Ukraine, 2026. - 362 p.

173 вилилося у додаткові ~128 МБ об'єму оперативної пам'яті, що є цілком виправданим компромісом. Висновки Впровадження векторної бази Milvus та алгоритму індексації HNSW дозволяє ефективно подолати проблему «прокляття розмірності» під час аналізу великих масивів математичних даних. Досягнуто стабільної затримки пошуку в районі 4.5 мс на масиві з мільйона формул при збереженні високої точності детекції (Recall = 0.951). Результати дослідження стануть технологічною основою підсистеми масштабованого пошуку розроблюваної СПУР для моніторингу академічної доброчесності наукових робіт. СПИСОК ВИКОРИСТАНИХДЖЕРЕЛ: 1. Satpute A. et al. Taxonomy of Mathematical Plagiarism. ICADL 2024 . Springer, 2024. P. 15–28. 2. Meuschke N. et al. Improving Academic Plagiarism Detection for STEM Documents by Analyzing Mathematical Content and Citations. IEEE Transactions on Big Data . 2017. Vol. 7, no. 3. P. 535–547. 3. Malkov Y. A., Yashunin D. A. Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs. IEEE TPAMI . 2018. Vol. 42, no. 4. P. 824–836. 4. Peng B. et al. MathBERT: A Pre-trained Model for Mathematical Formula Understanding. arXiv:2105.00377 . 2021. 12 p.