用于集合查询的移位布隆过滤器框架
数据结构与算法
2016-03-23 v3
摘要
集合查询是计算机系统和应用中的基本操作。本文旨在解决设计一种能够使用少量内存快速处理集合查询的概率数据结构这一基本问题。我们提出了一个用于表示和查询集合的移位布隆过滤器框架。我们使用三种流行的集合查询（成员查询、关联查询和多重性查询）来证明 ShBF 的有效性。ShBF 的关键创新在于将集合元素的辅助信息编码在位置偏移中。相比之下，先前基于 BF 的集合数据结构需要分配额外的内存来存储辅助信息。为了评估 ShBF 与现有技术的对比，我们使用真实世界的网络轨迹进行了实验。结果表明，ShBF 在所有三种类型的集合查询上都显著推进了现有技术水平。
引用
@article{arxiv.1510.03019,
title = {A Shifting Bloom Filter Framework for Set Queries},
author = {Tong Yang and Alex X. Liu and Muhammad Shahzad and Yuankun Zhong and Qiaobin Fu and Zi Li and Gaogang Xie and Xiaoming Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1510.03019},
year = {2016}
}