【摘 要】
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随着互联网的发展,网络信息呈爆炸性的增长。大量的信息一方面给人们带来了更多的消息来源,而另一方面也给人们搜索有用的信息带来巨大的负担。根据2015年11月的最新数据,互
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随着互联网的发展,网络信息呈爆炸性的增长。大量的信息一方面给人们带来了更多的消息来源,而另一方面也给人们搜索有用的信息带来巨大的负担。根据2015年11月的最新数据,互联网上活动网站的数量达到了902,997,800个。因此如何更有效的消除互联网中的重复信息,让人们便捷的找到所求,已经成为现代互联网的一个重要的问题。布隆过滤器(Bloom Filter)是1970年提出的一种去重算法,它实际上是由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成的,拥有查询速度快和占用空间低的优点,然而其存在一定的误识别率。针对这个问题,本文设计了一种多维布隆过滤器算法,有效降低了传统布隆过滤器误识别率,并且通过实验,测试对比误称率和查询速度。
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