【摘 要】
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随着网络的发展,越来越多的场景需要在不完整数据下进行近似成员查询,传统成员查询的布鲁姆过滤器不能满足上述要求.提出面向缺失数据的布鲁姆近似查询算法,先对高维不完整数据的缺失部分进行预填充,通过PCA算法,将高维数据转换到低维数据,使用局部敏感哈希函数与标准哈希函数结合的方式将低维数据存储到布鲁姆过滤器中.使用两个真实数据集验证了所提算法的功能,所提面向缺失数据的布鲁姆近似查询算法,能有效地解决存在缺失数据的近似成员查询问题.
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410082;湖南大学校园信息化建设与管理办公室,湖南长沙410082;长沙航空职业技术学院,湖南长沙410082
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随着网络的发展,越来越多的场景需要在不完整数据下进行近似成员查询,传统成员查询的布鲁姆过滤器不能满足上述要求.提出面向缺失数据的布鲁姆近似查询算法,先对高维不完整数据的缺失部分进行预填充,通过PCA算法,将高维数据转换到低维数据,使用局部敏感哈希函数与标准哈希函数结合的方式将低维数据存储到布鲁姆过滤器中.使用两个真实数据集验证了所提算法的功能,所提面向缺失数据的布鲁姆近似查询算法,能有效地解决存在缺失数据的近似成员查询问题.
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