KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Doğuş Üniversitesi Dergisi / 2005 / Cilt: 6 - Sayı: 2

Bloom's Filters: Their Types and Analysis

Bloom Filtreleri: Çeşitleri ve Analizi

Ayşe SALMAN
Sayfa
268–278
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bu çalışmada filtrelerin çeşitleri analiz edilecektir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bloom filtrelerini ve çeşitlerini inceleyen bir çalışmanın özetidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bloom filtresi sorgulama üyeliklerini desteklemek amacıyla setleri temsil eden rasgele bir veri yapısıdır. 1970'lerde daha çok veri tabanı optimizasyonlarında kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Bu çalışmada filtrelerin çeşitleri analiz edilecektir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

Özet

Bloom filtrelerini ve çeşitlerini inceleyen bir çalışmanın özetidir. Bloom filtresi sorgulama üyeliklerini desteklemek amacıyla setleri temsil eden rasgele bir veri yapısıdır. 1970'lerde daha çok veri tabanı optimizasyonlarında kullanılmıştır. Bu yakınlarda bilgisayar ağları ile ilgili çalışma yapanlar daha sık kullanmaya başlamıştır. Bu çalışmada filtrelerin çeşitleri analiz edilecektir.

Abstract

In this paper we discuss Bloom filter in its original form and the varieties of its extensions. A Bloom filter is a randomized data-structure for concisely representing a set in order to support approximate membership queries. Although it was devised in 1970 for the purpose of spell checking, it was seldom used except in database optimization. In recent years, it has been rediscovered by the networking community, and has become a key component in many networking systems applications. In this paper, we will examine and analyse the different types of this filter.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

SALMAN, A. (2005). Bloom's Filters: Their Types and Analysis. Doğuş Üniversitesi Dergisi, Cilt: 6 - Sayı: 2, 268–278. https://ajindex.com/articles/129071

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. BLOOM, B. (1970). Space/time tradeoffs in hash coding with allowable errors. Communications of the ACM, 13(7). BRODERY, A. & MITZENMACHERZ, M. (2002). Network applications of Bloom Filters: a survey. Proceedings of 40th Annual Allerton Conference. Also available at _____http://www.eecs.harvard.edu/_michaelm>
  2. BYERS, J., CONSIDINE, J., MITZENMACHER, M., & ROST, S. (2002). Informed content delivery across adaptive overly networks. Proceedings of ACM SIGCOMM 2002, pp. 47-60.
  3. CARTER, L., & WEGMAN, M. (1979). Universal classes of hash functions. Journal of Computer and System Sciences, pp. 143-154. CS223 Final Project Report. CHANG, F., FENG, W. & LI, K. (2004). Approximate caches for packet classification NSF Grant EIA-0130344, IEEE INFOCOM 2004.
  4. CZERWINSKI, S., ZHAO, B.Y., HODES, T., JOSEPH, A.D., & KATZ, R. (1999). An architecture for a secure service discovery service. Proceedings of MobiCom- 99, pp. 24-35.
  5. DHARMAPURIKAR, S., KRISHNAMURTHY, P., & TAYLOR, D. (2003). Longest prefix matching using Bloom Filters. Proceedings of the ACM SIGCOMM, pp. 201-212.
  6. FAN, L., P. CAO, J. ALMEIDA, & BRODER, A. Z. (2000). Summary cache: a scalable wide-area web cache sharing protocol. IEEE/ACM Transactions on Networking, 8(3), pp. 281-293.
  7. FELDMANN, A., & MUTHUKRISHNAN, S. (2000).
  8. Tradeoffs for packet classification, IEEE INFOCOM, 2000.
  9. FENG, W., KANDLUR, D., SAHA D., SHIN, K., BLUE (1999). A new class of active queue management algorithms, U. Michigan CSE-TR-387-99.
  10. FENG, W. & KANDLUR, D.D. (2001). Stochastic fair blue: a queue management algorithm for enforcing fairness. Proceedings of IEEE INFOCOM 2001.
  11. HSIAO, P. & HUANG, J. (2001). Geographical region summary service for wireless routing. MobiHoc 2001,
  12. Long Beach, CA, USA, pp. 263-266. Also available at _____http://www.eecs.harvard.edu/~shawn/papers/courses/cs223_ final.pdf> as CS223 Final Project Report. HSIAO, P (2001). Geographical region summary service for geographical routing. Mobile Computing and Communications Review, 5(4), pp. 25-39.
  13. IAMNITCHI, A., RIPEANU, M. & FOSTER, I. (2002). Locating data in (Small-World?) peer-to-peer scientific collaborations. 1st International Workshop on Peer-to-Peer Systems IPTPS 2002. Also available at http://arxiv.org/abs/cs/0209031.
  14. KOLONIARI, G. & PITOURA, E. (2003). Bloom-based filters for hierarchical data. 5th Workshop on Distributed Data Structures and Algorithms (WDAS'03). -----. (2004). Filters for XML-based service discovery in pervasive computing. The Computer Journal,