布隆过滤器（Bloom Filter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间都比一般的算法要好的多，缺点是有一定的误识别率和删除困难。
布隆过滤器（Bloom Filter）是用于判断一个元素是否属于一个数据集的数据结构。其基本思想就是用一个或多个hash函数对数据集中的每个成员做映射，映射结果不...
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To make up for the shortage of the above algorithm,a multiple-hash algorithm based on counting bloom filter,which stores the digest of flow needed to be adjusted in the Exact Stream Bloom Filter(ESBF) structure,is designed.
针对该问题,设计一种多哈希算法,将需要调整的流保存在精确流匹配布隆过滤器结构中。
参考来源 - 基于计数布隆过滤器的负载均衡算法The using of Bloom Filter would return the False Positive Rate, but we can ensure that the probability of getting false positive would be set to very low that could still be useful to a lot of applications.
布隆过滤器的使用会带来误正确率(False Positive Rate:FPR),但我们能确保方案中出现的误正确率极小,因此在很多的应用上还是很有帮助的。
参考来源 - 基于身份密码体制的隐私匹配及其在自组织网络中的应用·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
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