基于Bloom滤波器的对等网多关键字检索

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现有基于Bloom滤波器(BF)的对等网(P2P)检索,由于索引表的不断增长且不能确定数据量的上限,存在两个问题:一是难以确定BF向量长度;二是不能高效处理P2P多关键字Top-k查询。提出了一种基于关键词频率进行分块的分块Dynamic Bloom Filter(BDBF)以解决上述问题;并给出了相应的P2P多关键字Top-k查询模型,即当节点传送BF时先传送高频DBF,如不能满足Top-k查询则继续传送次高频的BF。实验分析发现,该结构更能适应数据量的连续增长,降低网络传输流量,并能高效处理多关
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