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CBFM:支持属性删减的布鲁姆过滤器矩阵多维元素查询算法.pdf


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第 37 卷第 3 期 通 信 学 报 Vo l .3 7
20bute combinations in the bit matrix could be reduced and weighted on
demand to further enhance memory utilization rate. Theoretical analysis proves that CBFM utilizes memory more effi-
ciently than BFM, the current state of art. Experiments also show that, on the scenario of memory size fixed, the false
positive rate of CBFM is lower than that of all other indexing methods. Especially on the scenario of memory constrained,
the false positive rate of CBFM can be 3 orders of magnitude lower than that of BFM(Bloom filter matrix) indexing me-
thod. CBFM is an accurate data structure for multi-dimensional membership query.
Key words: query algorithm, multi-dimensional membership query, Bloom filter, bit matrix

带来严峻的挑战。多维元素成员查询,是一种判断
1 引言
特定对象是否存在于目标数据集的重要手段,在数
随着移动互联网、 等相关产业的快速发 据集上进行全维度或部分维度查询并得到 true/false
展,数据逐渐呈现出规模巨大化、类型多样化、流 的回答,广泛应用于分布式云存储[2~6]、网络监控
量高速化等大数据[1]特征,数据多维特征日趋明显, 及测量[7]等系统中。
海量多维数据的存储、计算及实时分析为信息系统

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  • 时间2022-02-19
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