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BF業(yè)務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重點實驗室 論文摘要： Bloom Filter是1種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，當應用于業(yè)務流查找時，更適應集中式業(yè)務流，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�？疾觳煌瑓�(shù)條件下，Bloom Filter的誤檢概率和BF業(yè)務流查找引擎的性能。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�。浑S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。 關鍵詞： 業(yè)務流查找；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）理論分析之間的關系尚不夠明確。
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