【摘 要】
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在研究数据流过程中,基于现有的概要数据结构Bloom Filter,给出改进的K-Bloom Filter结构,从理论上对假阳性误判进行分析,得出两者具有相同的在误判率f0下表示集合规模的上限
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所,中国科学院研究生院,湘潭大学信息工程学院
【基金项目】
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国家“973”计划基金资助项目（2007CB311100）
论文部分内容阅读
在研究数据流过程中,基于现有的概要数据结构Bloom Filter,给出改进的K-Bloom Filter结构,从理论上对假阳性误判进行分析,得出两者具有相同的在误判率f0下表示集合规模的上限n0,因此,K-Bloom Filter的误判率在可控范围内。提出基于K-Bloom Filter的流计数算法,与基于Bloom Filter的流计数算法相比,在相同的空间复杂度O（m）和插入操作时间复杂度O（k）情况下,该算法降低了统计结果的误差。
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