【摘 要】
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针对NRA算法和BPA算法查询效率不高、重复访问数据的问题,提出了一种基于三维分档布鲁姆过滤器表(TF)的Top-k查询算法(TKBFP).该算法使用TF对数据进行处理,以较低的误判率获
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60773049);江苏省研究生科研创新计划项目(CX07B-125z);江苏省教育厅自然科学基金资助项目(11KJB520003);江苏大学高级专业人才科研基金资助项目(09JDG035)
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针对NRA算法和BPA算法查询效率不高、重复访问数据的问题,提出了一种基于三维分档布鲁姆过滤器表(TF)的Top-k查询算法(TKBFP).该算法使用TF对数据进行处理,以较低的误判率获得较高的访问效率并降低了内存消耗,利用最优位置索引策略,避免重复访问数据对象.对TKBFP算法进行了严格的语义定义,推导出每一维BF中需要的哈希函数个数;以自主开发的Java程序为仿真平台,对TKBFP算法进行了试验,并对算法执行效率和存储性能进行评价.试验结果表明,该算法能够避免重复访问数据对象,并能以较低的误判率实现大规模数据的高效查询处理.与NRA和BPA相比,当属性列表超过4个时,开销明显降低,适合面向大规模数据的查询处理应用.
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