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J-GLOBAL ID：201602277240089925   整理番号：16A0956981

CBFM:属性削減の多次元元素BLOOMフィルタ行列のクエリーアルゴリズムをサポートした。【JST・京大機械翻訳】

CBFM:cutted Bloom filter matrix for multi-dimensional membership query

著者 (4件)： Wang Yong (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences) ,  Yun Xiaochun (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Shupeng (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Xi (Institute of Information Engineering, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Tongxin Xuebao  (Tongxin Xuebao)
巻： 37  号： 3  ページ： 2016061-1-2016061-9  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1463A  ISSN： 1000-436X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多次元元素のメンバーはクエリの柔軟性と精度の向上のためには,1つの新しい索引構造CBFM(BLOOM FILTER MATRIX CUTTED)を提案した。BLOOMフィルタは独立した属性のデカルト積によって構築したこの索引方法位行列,任意の属性の組合せをサポートする多次元元素のメンバーに質問,同時に属性の組み合わせを需Shan減と属性の重み付けを押すサポート,メモリ空間の利用率を向上させる極めて大きく,とりわけクエリを低下。理論解析は,BFM(BLOOM FILTER MATRIX)索引方法と比較して,CBFMがより高いメモリ利用率を持つことを証明した。シミュレーション実験によれば,分配メモリが同じ場合では,CBFMの方法は他の方法に比べ,最も低いクエリ率をを持つ,CBFMはメモリの制限シナリオの下で,BFM法に比べて,とりわけクエリ,特に最も大きい3つの桁を低下させる。極大的に多次元元素のメンバー検索の精度を向上した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *フィルタ ,  シミュレーション ,  記憶装置 ,  柔軟性 ,  *高次元
準シソーラス用語： 理論解析 ,  利用率 ,  索引構造 ,  高精度化 ,  *クエリー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： query algorithm ,  multi-dimensional membership query ,  Bloom filter ,  bit matrix

分類 (2件)： 電話・データ通信・交換一般  (ND11010T) ,  システムプログラミング一般  (JD03010Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： 属性 ,  多次元 ,  元素 ,  Bloomフィルタ ,  行列