第1章 绪论 1
1.1 海量数据的表示与查询 1
1.2 处理海量数据的布鲁姆过滤器 1
1.3 分布式系统中的多布鲁姆过滤器查询算法 2
1.4 多布鲁姆过滤器查询算法的研究现状 3
1.5 本书主要工作 4
1.6 本书结构与章节安排 6
第2章 多布鲁姆过滤器查询算法概述 8
2.1 布鲁姆过滤器查询算法 8
2.2 多布鲁姆过滤器查询算法的主要研究工作 22
2.3 现有多布鲁姆过滤器查询算法存在的待解决的问题 24
2.4 小结 25
第3章 双布鲁姆过滤器直接查询算法 27
3.1 引言 27
3.2 双布鲁姆过滤器直接查询算法的定义 27
3.3 双布鲁姆过滤器直接查询算法的性能分析 33
3.4 单布鲁姆过滤器或多布鲁姆过滤器直接查询算法的性能实验 38
3.5 双布鲁姆过滤器直接查询算法的应用探讨 40
3.6 小结 41
第4章 多标准布鲁姆过滤器代数运算 43
4.1 引言 43
4.2 标准布鲁姆过滤器形式化表示和相关定义 43
4.3 标准布鲁姆过滤器代数运算 44
4.4 标准布鲁姆过滤器代数运算和集合查询的关系 46
4.5 小结 55
第5章 多计数布鲁姆过滤器代数运算 56
5.1 引言 56
5.2 布鲁姆过滤器查询算法的假阴性问题 57
5.3 计数布鲁姆过滤器代数运算的定义 58
5.4 计数布鲁姆过滤器代数运算和集合运算的关系 61
5.5 性能分析与模拟实验 67
5.6 计数布鲁姆过滤器代数运算的应用探讨 79
5.7 小结 80
第6章 基于多标准布鲁姆过滤器运算的精确集合调和算法 82
6.1 引言 82
6.2 集合调和 83
6.3 特征多项式插值调和法和BFESR法 85
6.4 BFESR算法详细设计 88
6.5 算法比较 92
6.6 P2P环境下的仿真实验评估 95
6.7 小结 98
第7章 基于多计数布鲁姆过滤器运算的精确集合调和算法 99
7.1 引言 99
7.2 计数布鲁姆过滤器减运算的查询性能 99
7.3 基于多计数布鲁姆过滤器运算的精确集合调和算法 100
7.4 各集合调和算法的性能分析与实验比较 102
7.5 CBFESR的应用探讨与仿真实验 105
7.6 小结 110
第8章 基于多标准布鲁姆过滤器运算的P2P副本一致性维护算法 111
8.1 引言 111
8.2 P2P副本更新相关工作 112
8.3 问题描述和相关定义 113
8.4 节点轨迹标签P2P副本一致性维护算法 115
8.5 算法理论分析 119
8.6 仿真实验和算法性能评价 120
8.7 小结 123
参考文献 124
后记 135