【摘 要】
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标准Bloom Filters在操作前需要知道数据集合中不同元素数目才能确定最佳的Hash函数数目,但是数据集的分布情况并不容易事先获得.本文提出一种多阶段Hash函数数目动态优化的B
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,南京邮电大学计算机技术研究所
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标准Bloom Filters在操作前需要知道数据集合中不同元素数目才能确定最佳的Hash函数数目,但是数据集的分布情况并不容易事先获得.本文提出一种多阶段Hash函数数目动态优化的Bloom Filters（Multi-stage Dynamicoptimization Bloom Filters,MDBF）,它将元素插入过程分为多个阶段,在每个阶段根据比特向量的使用情况分析插入元素的分布,动态调整最优的Hash函数数目.实验表明MDBF能够适应元素多样性和偏斜分布的复杂情况,选择最优的Hash函数数目
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