TA的每日心情 | 开心
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本帖最后由 senlenced3 于 2021-1-14 11:02 编辑 2 q, D, b) I+ G5 K0 T
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摘要： 分析了现有多维布鲁姆过滤器查询算法的工作原理和特点，针对大数据处理特点提出了一种基于双射
8 @( x( o( \6 V: a1 s7 y) O% j函数的高精度多维计数布鲁姆过滤器（ＡＭＤＣＢＦ）查询算法．ＡＭＤＣＢＦ中元素表示和查找分两步进行，第 １步将元素各
) M$ Y7 G W2 h) g Q2 a9 J8 l( M属性哈希映射到各自对应的高精度计数布鲁姆过滤器（ＡＣＢＦ）中；第 ２步将元素的所有属性通过双射函数转换为一个 1 g" e( n1 G- B
值来表示元素整体信息，然后将这个值哈希映射到联合计数布鲁姆过滤器中（ＣＣＢＦ），完成元素整体的表示和查询确 K& P3 g- g3 o4 a3 P9 j2 w
认．理论分析和仿真实验结果表明，ＡＭＤＣＢＦ能够支持多维集合元素的高效表示和查询及删除，相比同类研究查询假
+ U- Q7 ?/ E9 g& X) f; T阳性降低明显，查询精度大幅度提高．
) b5 k# V& P M0 A8 \6 t& r关键词： 大数据处理；多维布鲁姆过滤器；双射函数；高精度计数布鲁姆过滤器；假阳性8 u" g5 n3 w& b) y
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: p8 O1 e; q, ~, o4 ?) m未来的十年将是一个大数据引领的时代．大数据有 三个典型特征：（１）数据结构复杂，元素属性多维化．如 数字城市中空间数据具有三维坐标、地形等多维属性； 网络 Ｔｒａｃｅ海量数据包具有源 ＩＰ、目的 ＩＰ、协议等多维 属性；（２）数据价值密度低．价值密度的高低与数据总量 的大小成反比．以视频为例，一部一小时的视频，在连续 不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒； （３）数据动态变化更新快．如何在快速变化的海量数据 中通过高精度的数据查询算法迅速地完成数据的价值 “提纯”，成为有效进行大数据处理过程中极具挑战性的 问题．; I3 Y- a% f8 C% [1 V, \
[size=11.7736px]附件下载：, g* Q1 d, `& `& O( S" i8 Z
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发表于 2021-1-14 11:01
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