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摘要:
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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文献信息
篇名 一种面向数据流模型的流计数算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 数据流 布鲁姆过滤器 概要数据结构
年,卷(期) 2010,(23) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-33,35
页数 分类号 TP311.52
字数 3405字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.23.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谭建龙 中国科学院计算技术研究所 43 444 11.0 19.0
2 廖豪 中国科学院计算技术研究所 3 5 1.0 2.0
6 梁峰 湘潭大学信息工程学院 1 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
布鲁姆过滤器
概要数据结构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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