K分组合型Bloom Filter方法的设计

摘要：

Bloom Filter是一种采用位向量表示数据集合并利用Hash函数支持有效数据查找的方法.它能够很好地判定某个元素是否属于给定的集合.拆分型Bloom Filter是Bloom Filter的一种改进,它能较好地缓解分布式环境下集合元素动态增长导致的查找误称率增大问题.作为一种新的K分组合型Bloom Filter,通过与Bloom Filter和拆分型Bloom Filter比较分析的结果表明,该方法能够在误称率、向量空间和平均判定时间3个指标中得到较好的平衡.

关键词： Bloom Filter Random Filter 拆分型Bloom Filter K分组合型Bloom Filter Hash函数 向量空间

作者: 李珺 刘晓光 王刚 刘璟

作者单位: 南开大学计算机科学与技术系,天津,300071

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 48-52

在线出版日期: 2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）