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1.
对3 种已有的计数型Bloom filter——Na?ve Counting Bloom Filter(NCBF),Space-Code Bloom Filter
(SCBF)和d-left Counting Bloom Filter(dlCBF)——的查询错误概率进行了分析,得出了NCBF 的计数器防溢出条件
以及SCBF 和dlCBF 的参数最优设置准则.提出了一种衡量计数型Bloom filter 性能的指标:负载适应性.针对dlCBF
负载适应性差的问题,对dlCBF 进行了改进,提出了一种计数型Bloom filter:Binary Shrinking d-left Counting Bloom
Filter(BSdlCBF).通过仿真实验,以计数误差、空间复杂度以及负载适应性为性能指标,对上述4 种CBF 进行了比较.
实验结果表明,BSdlCBF 具有最低的空间复杂度、最小的计数误差以及最佳的负载适应性. BSdlCBF 赢得上述性能
优势的代价在于其计算复杂度比其他3 种计数型Bloom filter 略高. 相似文献
2.
数据流流量测量的精度采用错误概率和相对误差进行衡量.现有的流量测量算法主要关注如何降低错误概率,而对如何减小相对误差则缺乏研究.考虑到减小相对误差对于流量计费等应用的重要意义,提出了一种相对误差受限的数据流流量测量算法MT-dlCBF(Multi-Tier d-left Counting Bloom Filter).MT-dlCBF由多层dlCBF (d-left Counting Bloom Filter)构成,且随着层数的提高,dlCBF中数据流指纹长度和流量计数器宽度也逐步增加,这样,可减轻长流对于短流的干扰,从而达到减小相对误差的目的.理论分析和仿真实验的结果表明,与dlCBF相比,MT-dl-CBF的错误概率略有增大,但相对误差显著减小.此外,在典型的参数条件下,MT-dlCBF的空间效率略优于dlCBF. 相似文献
3.
针对Hadoop Database(Hbase)仅支持主索引结构,即通过主键和主键的range来检索数据的问题,提出利用Counting Bloom Filter的新变体建立二级索引来支持非主键数据的检索.分析了已有的Counting Bloom Filter(CBF)技术,针对CBF溢出概率高的问题,提出一种新的Split Counting Bloom Filter(SCBF)技术,SCBF将标准CBF分成多个相互独立的区域,由这多个区域共同存储元素的fingerprint.实验结果表明,与标准CBF相比,SCBF降低了溢出概率,充分提高了过滤器的性能,可以很好地用来建立Hbase二级索引. 相似文献
4.
王键 《计算机工程与设计》2008,29(7):1711-1713
分析了Bloom Filter技术在时下流行的P2P分布式系统中的应用,着重介绍基于Bloom Filter的d-Left Counting Bloom Filtr(CBF)技术,d-left CBF利用d-lef thashing的方法存储fingerprint,将hash value分为两部分,分别用于存储随机地址和fingerprint,从而提高工作效率,并支持节点动态删除操作,应用于节点异常活跃的P2P系统中. 相似文献
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Bloom Filter是一种采用位向量表示数据集合并利用Hash函数支持有效数据查找的方法.它能够很好地判定某个元素是否属于给定的集合.拆分型Bloom Filter是Bloom Filter的一种改进,它能较好地缓解分布式环境下集合元素动态增长导致的查找误称率增大问题.作为一种新的K分组合型Bloom Filter,通过与Bloom Filter和拆分型Bloom Filter比较分析的结果表明,该方法能够在误称率、向量空间和平均判定时间3个指标中得到较好的平衡. 相似文献
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有效地减少RFID系统中冗余阅读器或天线采集到的大量重复数据,可以降低系统能耗和提高处理效率。经研究,提出采用改进的布隆过滤器(Bloom filter)对RFID采集数据进行去重过滤,并运用到中间件系统中。改进的Bloom filter主要将两个标准的Bloom filter组成二维并行Bloom filter,对RFID采集数据所包含的两个属性值tag ID和reader ID进行并行过滤。经实验可见,标准Bloom filter与哈希过滤(hash filter)相比具有明显的优势,对其改进后,采用二维并行Bloom filter在误判率、吞吐率和存储空间上具有更高的系统性能。 相似文献
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为了提高系统的处理效率,减少系统的测量误差,提出了一种基于动态计数型布鲁姆过滤器(Dynamic Counting Bloom Filter,DCBF)的流抽样测量算法。该算法使用基于报文级别的抽样,并通过DCBF进行流查找和统计,且在CBF计数器溢出时动态增加新的CBF。经理论分析和实验表明,该算法不仅提高了系统的运行效率,减少了存储空间的消耗,同时具有准确性和可扩展性,能很好地适用于高速链路的流量测量中。 相似文献
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高速网络流量检测中的大流检测已成为当前一种重要的、高效准确的可扩展流量测量机制,针对CBF(Count Bloom Filter)容易溢出的问题,将扩展的CBF应用于流量测量,防止过滤器溢出,并且结合LRU链表存储机制,共同应用于网络大流检测之中。经理论分析,所研究的流量测量算法LRU_MCBF(Least Recently Used_Multiple Count Bloom Filter)占用空间小,时间复杂度低;通过仿真实验验证了LRU_MCBF在大流测量中漏报率和错报率较低,能实现高速网络环境下大流对象的准确提取。 相似文献
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参与式感知中用户不仅对数据匹配度有要求,对数据差异化也同样有要求,为了既能满足用户对数据匹配度和差异化数据的需求,也能保护用户的偏好隐私,提出了一种隐私保护的差异化数据分享协议。该协议首先将交互双方的数据表示为两个整数集合,并且利用计数布隆过滤器(CBF)计算两个集合的集合交,以集合交的结果作为数据类型匹配度;其次利用CBF能删除元素的功能,计算两个集合的差异化数据值;最后将数据类型匹配度和差异化数据值与预先设定的阈值比较,判断是否符合交互条件,同时,对CBF的构造方法进行了改进,用以保护用户的偏好隐私。理论分析和实验结果表明,与基于布隆过滤器(BF)的非加密匹配协议相比,该协议克服了匹配结果偏大的缺陷,同时计算开销减少了50%以上。该协议在保护用户偏好隐私和满足用户对差异化数据需求的同时,具有较高的匹配精度和效率。 相似文献
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偏态数据流中的Bloom Filters自适应机制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Count Bloom Filters(CBF)在对偏态分布的网络数据流进行频度检测时,其使用的固定位数的计数器容易溢出的不足,提出了一种自适应性Bloom Filters(Adaptive Bloom Filters ABF),ABF使用可扩展的逻辑计数器替代CBF中大小固定的物理计数器进行计数,逻辑计数器由数目动态变化的若干个物理计数器组成,初始状态逻辑计数器等同于物理计数器,但逻辑计数器在频度数值上溢时会自适应扩展,覆盖其外部的物理计数器,增加数值容量,保证数值的测量准确性.实验表明ABF能够更好地适应检测频度的变化,并且不显著增加误判率,在对数据偏态分布的频度测量场合比其它Count Bloom Filters更具有优势. 相似文献