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BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能研究

時間:2024-05-24 04:25:57 通信工程畢業(yè)論文 我要投稿
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BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能研究

全部作者: 梁佳 第1作者單位: 北京郵電大學信息處理與智能技術(shù)重點實驗室 論文摘要: Bloom Filter是1種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),當應(yīng)用于業(yè)務(wù)流查找時,更適應(yīng)集中式業(yè)務(wù)流,同時更易于用硬件實現(xiàn)。Bloom Filter存在正向誤檢,對最終的查找性能有1定影響。通過軟件實現(xiàn)Bloom Filter,同時引入緩存機制。考察不同參數(shù)條件下,Bloom Filter的誤檢概率和BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能。結(jié)果表明:存在1個最佳Hash函數(shù)的取值范圍7~15,使Bloom Filter的誤檢概率最小;隨著值陣列容量的增加,Bloom Filter的誤檢概率不斷減小,在容量為10M的情況下,誤檢概率已經(jīng)很低;緩存機制的引入能有效提高查找引擎的性能。 關(guān)鍵詞: 業(yè)務(wù)流查找;Bloom Filter (瀏覽全文) 發(fā)表日期: 2007年09月07日 同行評議:

論文針對采用Bloom Filter的業(yè)務(wù)流查找引擎,用實驗的方法研究Hash函數(shù)數(shù)目、值陣列容量以及緩存機制對誤檢概率的影響,得出了1些有用的數(shù)據(jù)。 這些實驗結(jié)果與(前人的)理論分析之間的關(guān)系尚不夠明確!

BF業(yè)務(wù)流查找引擎的性能研究

綜合評價: 修改稿: 注:同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見,綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數(shù)值,以1至5顆星顯示。

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