Luận văn tập trung nghiên cứu các kỹ thuật đối sánh mẫu, đặc biệt là các phương pháp tìm kiếm xấp xỉ, cho phép phát hiện các chuỗi con tương tự nhưng không hoàn toàn giống với mẫu cho trước. Nội dung chính bao gồm khảo sát các thuật toán cổ điển như Knuth-Morris-Pratt và Boyer-Moore, sau đó đi sâu vào các kỹ thuật cho phép sai khác như sử dụng khoảng cách Levenshtein và thuật toán lập trình động. Luận văn đề xuất cải tiến hoặc kết hợp các kỹ thuật này nhằm nâng cao hiệu quả về thời gian xử lý và độ chính xác cho bài toán tìm kiếm xấp xỉ trên các tập dữ liệu lớn. Kết quả thực nghiệm được tiến hành trên các bộ dữ liệu văn bản và sinh học cho thấy phương pháp đề xuất có khả năng giảm thiểu độ phức tạp tính toán so với các phương pháp truyền thống, đồng thời duy trì tỷ lệ phát hiện chính xác cao. Nghiên cứu này có ý nghĩa thực tiễn trong các lĩnh vực như xử lý văn bản, phát hiện đạo văn và phân tích trình tự gen.