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布鲁姆过滤器查询算法及其应用研究

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-16页
插图索引第16-19页
附表索引第19-20页
第1章 绪论第20-30页
   ·网络高速发展给信息表示和查询带来的挑战第20-22页
   ·信息精简表示和快速查询的布鲁姆过滤器方法第22页
   ·布鲁姆过滤器算法国内外研究状态第22-24页
   ·本文的主要研究成果和贡献第24-28页
   ·论文结构和章节安排第28-30页
第2章 查询算法概述第30-41页
   ·查询的基本概念第30页
   ·查询算法分类第30-32页
   ·树型查询算法第32页
   ·哈希查询算法第32-37页
     ·哈希查询算法原理第32-35页
     ·哈希算法主要应用第35-36页
     ·哈希算法研究进程第36-37页
   ·从哈希存储表到布鲁姆过滤器第37-39页
   ·查询算法比较第39-41页
第3章 布鲁姆过滤器查询算法第41-56页
   ·标准布鲁姆过滤器查询算法第41-46页
     ·标准布鲁姆过滤器查询算法基本操作第41-42页
     ·标准布鲁姆过滤器查询算法理论分析第42-45页
     ·独立空间标准布鲁姆过滤器查询算法第45-46页
   ·布鲁姆过滤器查询算法主要应用第46-47页
   ·布鲁姆过滤器各种扩展算法第47-53页
     ·计数式布鲁姆过滤器查询算法第48-49页
     ·光谱布鲁姆过滤器查询算法第49页
     ·压缩布鲁姆过滤器查询算法第49-51页
     ·拆分型和动态布鲁姆过滤器查询算法第51-52页
     ·多维布鲁姆过滤器查询算法第52-53页
     ·其他布鲁姆过滤器查询算法改进第53页
   ·现有布鲁姆过滤器存在的待解决的问题第53-55页
   ·小结第55-56页
第4章 分档布鲁姆过滤器查询算法第56-71页
   ·引言第56页
   ·分档布鲁姆过滤器设计第56-60页
     ·两档布鲁姆过滤器(L=2)第57-59页
     ·多档布鲁姆过滤器(L>2)第59-60页
   ·类目标函数梯度遗传优化求解分档布鲁姆过滤器第60-61页
   ·性能评估第61-65页
     ·计算时间第61-62页
     ·集合查询总代价第62-65页
   ·分档布鲁姆过滤器算法的应用探讨和仿真实验第65-70页
     ·协作式缓存文件系统结构第65-67页
     ·基于分档布鲁姆过滤器的安全敏感文件系统第67-70页
   ·小结第70-71页
第5章 可扩展布鲁姆过滤器查询算法第71-97页
   ·引言第71-72页
   ·相关工作第72-73页
   ·可扩展布鲁姆过滤器第73-78页
     ·可扩展布鲁姆过滤器基本原理第73-75页
     ·可扩展布鲁姆过滤器元素插入第75-77页
     ·可扩展布鲁姆过滤器元素查询第77-78页
   ·基于H_3哈希函数的可扩展过滤器第78-84页
     ·H_3类通用哈希函数概述第78-80页
     ·可扩展布鲁姆过滤器H_3哈希函数设计第80-81页
     ·基于H_3哈希函数的可扩展过滤器元素插入第81-82页
     ·基于H_3哈希函数的可扩展过滤器元素查询第82-84页
   ·可扩展布鲁姆过滤器理论分析第84-91页
     ·误判率第85-87页
     ·查询时间第87-89页
     ·存储空间第89-91页
   ·可扩展布鲁姆过滤器实验结果和性能评价第91-96页
     ·误判率第91-94页
     ·查询时间第94-95页
     ·存储空间第95-96页
   ·小结第96-97页
第6章 多维布鲁姆过滤器查询算法研究第97-106页
   ·引言第97页
   ·现有多维布鲁姆过滤器查询算法第97-99页
     ·多维布鲁姆过滤器查询算法原理第97-98页
     ·多维布鲁姆过滤器查询算法实例分析第98-99页
   ·联合多维布鲁姆过滤器查询算法第99-102页
     ·联合多维布鲁姆过滤器设计第99-101页
     ·联合多维布鲁姆过滤器元素插入第101-102页
     ·联合多维布鲁姆过滤器元素查询第102页
   ·实验结果和性能评价第102-104页
   ·应用探讨第104-105页
   ·小结第105-106页
第7章 布鲁姆过滤器代数运算探讨第106-123页
   ·引言第106页
   ·布鲁姆过滤器形式化表示和相关定义第106-107页
   ·布鲁姆过滤器基本代数运算第107-110页
     ·布尔代数定义回顾第107-108页
     ·布鲁姆过滤器代数运算第108-110页
   ·布鲁姆过滤器代数运算和集合查询的关系第110-122页
     ·布鲁姆过滤器并运算查询算法第110-114页
     ·布鲁姆过滤器交运算查询算法第114-117页
     ·布鲁姆过滤器异或运算查询算法第117-120页
     ·布鲁姆过滤器补运算查询算法第120-121页
     ·布鲁姆过滤器差运算查询算法第121-122页
   ·小结第122-123页
第8章 基于布鲁姆过滤器的P2P副本一致性维护算法第123-139页
   ·引言第123-124页
   ·P2P副本更新相关工作第124-125页
   ·问题描述和相关定义第125-127页
   ·节点轨迹标签P2P副本一致性维护算法第127-132页
     ·节点轨迹标签算法设计第127-129页
     ·布鲁姆过滤器表示节点轨迹标签的一致性维护算法第129-132页
     ·节点轨迹标签改进的Gossip算法第132页
   ·算法理论分析第132-134页
   ·仿真实验和算法性能评价第134-138页
     ·实验环境第134页
     ·仿真实验第134-138页
   ·小结第138-139页
第9章 基于布鲁姆过滤器的混合移动自组织网络服务发现模型第139-161页
   ·引言第139-140页
   ·相关工作介绍第140-143页
     ·服务发现协议第140-141页
     ·移动自组织网络中服务发现结构第141-143页
   ·问题的描述和相关定义第143页
   ·基于布鲁姆过滤器的混合移动自组织服务发现模型第143-155页
     ·系统结构第143-145页
     ·服务发布第145-147页
     ·服务查询第147-149页
     ·服务取消第149-150页
     ·服务注册信息的扩散与同步第150-155页
       ·基于布鲁姆过滤器距离的集合变动评估算法第150-152页
       ·布鲁姆过滤器距离评估算法性能第152-154页
       ·基于布鲁姆过滤器距离的服务注册信息的扩散与同步第154-155页
     ·节点移动时服务注册信息处理第155页
   ·服务发现模型理论分析第155-159页
     ·节点动态性分析第155-156页
     ·查询处理能力分析第156页
     ·查询时间分析第156-157页
     ·网络负载分析第157-158页
     ·节点移动性代价分析第158-159页
   ·小结第159-161页
结论第161-164页
 主要工作第161-162页
 今后工作设想第162-164页
参考文献第164-178页
致谢第178-180页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文第180-182页
附录B 攻读学位期间所参与的其它科研活动第182页
 B1 科研项目第182页
 B2 申请专利和其他奖项第182页

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