【摘 要】
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许多应用场景所产生的数据流中，元素的频数分布符合重尾分布的特点，即大部分元素的频数较小而少部分元素的频数较大。为了解决数据流中所有相异元素及其频数的高效存储问题，提出
【机 构】
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国防科学技术大学计算机学院长沙410073国防科学技术大学计算机学院长沙410073;湖南大学计算机与通信学院长沙410082通信指挥学院武汉430010
【出 处】
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第八届全国信息隐藏与多媒体安全学术大会暨湖南省计算机学会第十一届学术年会(CIHW 2009)
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许多应用场景所产生的数据流中，元素的频数分布符合重尾分布的特点，即大部分元素的频数较小而少部分元素的频数较大。为了解决数据流中所有相异元素及其频数的高效存储问题，提出了一个基于分层的计数型布卢姆过滤器(hierarchical counting Bloomfilter，HCBF)保存所有元素频数的方法。该方法采用长度递减、计数单位递增的多层计数型布卢姆过滤器作为存储数据结构，多层过滤器共同组成元素的频数.与两个经典的计数型布卢姆过滤器CBF和DCF相比，HCBF更加适合真实数据流元素频数分布的重尾特点，在不影响查询性能和错误率的前提下，能够显著地降低空间开销.理论分析与实验结果验证了该结论.
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