基于双哈希模糊布隆滤波器云存储数据融合

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为提高跨多个区域大数据存储效率,提出一种基于布隆(Bloom)滤波器(BF)的海量数据存储空间部署策略。采用模糊交叉方法(FFBF),使用模糊交叉操作合并压缩两个Bloom滤波器,实现散列数据在两个Bloom滤波器的共享容纳,减少海量数据存储需求;利用双哈希计算k个哈希函数降低计算成本。实验结果表明,所提算法的误报受压缩操作(即失效数据)的影响很小,数据衰减缓慢,允许流数据在内存中驻留相当长的时间。
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