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LSBF:一种用于近似成员查询的局部敏感布隆过滤器,提供其源代码。

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简介:
LSBF,即局部敏感布隆过滤器,是一种用于近似成员查询的技术。以下论文详细阐述了 LSBF 的基本实现及其设计:肖斌、巴拉德瓦吉·维拉瓦利、丹峰。“用于近似成员查询的局部敏感布隆过滤器”,IEEE 计算机交易 (TC),卷。61,第 6 期,2012 年 6 月,页数:817-830。 该项目包含两个主要文件:lsbf.c,负责实现近似查询的核心功能;以及 exact_query.c,专注于精确匹配查询的执行。此外,dataset/目录中存储了用于测试的各种数据集文件。为了验证其性能,可以按照以下命令执行测试:$ ./exact_query 200 200 2 dataset/200_data dataset/200_query。运行结果显示,在这些关键点(即 28、96、98)上均满足了查询需求,表明该方法能够有效地定位所需的信息。 同样地,$ ./lsbf 200 200 2 dataset/200_data dataset/200_query 执行该算法也产生了准确的结果。

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客服
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  • LSBF-
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    本项目提供了一种名为LSBF(局部敏感布隆过滤器)的数据结构实现及基于它的近似成员查询算法。通过优化传统布隆过滤器,LSBF在处理大规模数据集时表现出更高的效率和准确性。该项目包含了详细的文档、示例代码以及测试用例以帮助用户快速上手并深入理解其原理与应用。 LSBF——用于近似成员查询的局部敏感布隆过滤器。这是 LSBF 的简单实现。更多信息和设计细节可以在以下论文中找到:《用于近似成员查询的局部敏感布隆过滤器》,肖斌、巴拉德瓦吉·维拉瓦利、丹峰,IEEE 计算机交易 (TC),卷 61,第 6 期,2012 年 6 月,页数:817-830。 关于文件: - lsbf.c -- 近似查询的主要功能 - exact_query.c -- 精确匹配查询的主要功能 数据集包含在 dataset/ 目录中。使用说明如下: $ ./exact_query 200 200 2 dataset/200_data dataset/200_query 准确的查询结果是:28、96、98,这三点满足查询请求的需要。 $ ./lsbf 200 200 2 dataset/200_data dataset/200_query
  • MATLAB中朗运动-自相程聚类
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    本段代码实现MATLAB中基于布朗运动模拟的局部渐近自相似过程,并进行相关数据聚类分析,适用于研究随机过程及金融建模等领域。 Matlab布朗运动的代码可以用于模拟随机漫步过程,在金融建模、物理等领域有广泛应用。编写此类代码需要了解基本的概率统计知识以及掌握Matlab编程技巧。 首先定义时间步长与总时间段,然后设定初始位置为零点。利用正态分布生成每次移动的距离,并将累积结果存储在数组中以记录布朗运动路径变化情况。最后通过绘制折线图展示整个过程中的随机轨迹。 实现时需要注意调整参数设置来匹配具体应用场景需求,比如改变步长大小或时间跨度等均可影响最终输出效果。
  • ProbMinHash:(概率)Jaccard相哈希算法
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    ProbMinHash是一种新颖的局部敏感哈希算法,专门设计用于高效估计集合间的概率Jaccard相似度,适用于大数据环境下的近似搜索与挖掘任务。 ProbMinHash 是一类用于计算(概率)Jaccard相似度的局部敏感哈希算法。修订版包括了在最终论文中提出的结果,以及非流式版本的 NonStreamingProbMinHash2 和 NonStreamingProbMinHash4 算法,它们分别是 ProbMinHash2 和 ProbMinHash4 的变体。这些算法首先计算所有权重的总和以确定停止极限的分布,并允许预先估计适当的停止阈值。例如,如果初始设置为该分布的第90个百分位数,则即使对于原本可能无限的第一种情况也能有效处理。
  • FastBloomFilter:简洁高效Python
    优质
    简介:FastBloomFilter是一款用Python编写的高效布隆过滤器实现方案,旨在提供快速、内存友好的数据结构来测试集合成员资格。 布隆过滤器是一种节省空间的概率数据结构,在1970年由伯顿·霍华德·布鲁姆提出,用于测试元素是否为集合的成员。该结构可能会出现错误的正匹配结果,但不会出现错误的否定匹配——换句话说,查询返回“可能在集合中”或“绝对不在集合中”。元素可以添加到布隆过滤器中,但不能删除(尽管可以通过“计数”过滤器解决这一问题)。向集合中添加更多的值会增加误报的可能性。 该过滤器支持以下功能: - 保存和重新加载压缩的布隆过滤器文件。例如:对于压缩,lz4>lzo>zlib>bz2>lzma;对于解压,lzma>bz2>zlib>lzo>lz4
  • C++中实现
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    本文将详细介绍如何在C++中实现布隆过滤器,并探讨其原理、应用场景以及优化方法。 使用C++实现的布隆过滤器,并采用自己简单实现的BitContainer替代了标准库中的bitset。该技术可以高效处理千万至亿级别的记录存在性判断问题。将其封装为dll文件后,可以在多种场景下应用,例如在编写爬虫时用于检查一个URL是否已被访问过,在字典查询中确认某个单词是否存在等场合。当需要处理的集合非常庞大时,布隆过滤器展现出明显的优势。然而,在使用之前,请务必了解其优缺点(主要缺点是存在一定的误判率)。
  • 哈希算法
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    本段代码实现了一种高效的局部敏感哈希(LSH)算法,用于在大规模数据集中快速查找近似最近邻。 局部敏感哈希(Locality-Sensitive Hashing, LSH)可以用于实现高效的高位数据搜索平台。
  • Redis中实现方法及原理
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    本文介绍了在Redis中实现布隆过滤器的方法,并深入探讨了其工作原理和应用场景。通过布隆过滤器技术,可以有效减少存储需求并提高查询效率。 布隆过滤器(Bloom Filter)是由布隆在1970年提出的一种数据结构。它主要由一个很长的二进制向量及一组随机映射函数构成,用于判断元素是否属于某个集合中。其优点在于空间效率高且查询速度快,但缺点是存在一定误报率,并不支持删除操作。 本段落将探讨布隆过滤器的工作原理及其在Redis中的实现方式。 以下是几个使用布隆过滤器的场景: 1. 需要从50亿个电话号码集合中判断出是否存在一个包含10万个电话号码的小集合。(解决方案可能包括数据库、set或hyperloglog等) 2. 新闻客户端推荐新内容时,每次推送前需要去重处理。 3. 爬虫程序抓取网页过程中,用于避免重复访问已经爬过的URL。 以上场景中都可以利用布隆过滤器来提高效率和节省资源。
  • Java算法实现
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    本项目基于Java语言实现了布隆过滤器算法,适用于大数据场景下的快速元素查找与去重处理,有效提升数据处理效率。 使用Java实现的布隆过滤器算法,在JDK 1.7环境下进行开发。
  • 使Python和Redis实现
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    本篇文章将介绍如何利用Python语言结合Redis数据库来实现高效的布隆过滤器,适用于大规模数据去重场景。 布隆过滤器(Bloom Filter)是由布隆在1970年提出的一种数据结构。它本质上是一个很长的二进制向量以及一组随机映射函数。使用布隆过滤器可以判断一个元素是否在一个集合中存在,它的优势在于空间效率和查询速度都非常高;而缺点则是有一定的误识别率并且难以删除已有的元素。 布隆过滤器的基本原理是利用散列技术(也被称为哈希表)。通过应用Hash函数将每个数据项映射到位数组中的一个特定位置。这样只需检查该点是否为1,就能判断集合中是否存在相应的元素了。 优点: - 布隆过滤器的存储空间和查询时间都是固定的常量值。
  • 由AWT组件管理
    优质
    本文介绍了Java AWT库中提供的六种布局管理器,包括它们的功能和应用场景,帮助开发者更好地进行界面设计。 边界布局管理器(BorderLayout):流式布局管理器(FlowLayout):网格布局(GridLayout):卡片式布局(CardLayout):...