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本文针对扩展式布鲁姆过滤器（EBF）内存消耗过大，提出一种基于值域哈希二次过滤的布鲁姆过滤器数据结构（VHBF）和相关算法．VHBF通过在布鲁姆过滤器中对集合中的每个特征进行k次哈希，并将此k次哈希值转化为相应特征的镜像特征。然后对此镜像进行二次过滤运算，运算后的结果保存在另一布鲁姆过滤器中。在对特征进行检索时，由于无需保存特征本身，因而空间效率比EBF更高。实验表明，VHBF的假阳性误判率的比扩展型布鲁姆过滤器（EBF）低，而VHBF内存消耗也低于EBF。