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Shed More Light on Bloom Filter's Variants

机译:在绽放过滤器的变体上更轻

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摘要

Bloom Filter is a probabilistic membership data structure and it is the excessively used for membership query. Bloom Filter becomes the predominant data structure in approximate membership filtering. Bloom Filter extremely enhances the query response time, and the response time which is O (1) time complexity. Bloom filter (BF) is used to detect whether an element belongs to a given set or not. The Bloom Filter returns True Positive (TP), False Positive (FP), or True Negative (TN). The Bloom Filter is widely adapted in numerous areas to enhance the performance of a system. In this paper, we present a) in-depth insight on the Bloom Filter, b) the prominent variants of the Bloom Filters, and c) issues and challenges of the Bloom Filter.
机译:Bloom Filter是一个概率的成员资格数据结构,它是过度使用的成员查询。绽放过滤器成为近似隶属滤波中的主要数据结构。 Bloom过滤器极大地增强了查询响应时间,以及响应时间为O(1)时间复杂度。绽放过滤器(BF)用于检测元素是否属于给定集合。绽放过滤器返回真正的正(TP),假正(FP)或True负(TN)。 Bloom过滤器广泛适用于许多区域以增强系统性能。在本文中,我们在Bloom过滤器上深入了解盛开过滤器的突出变种,以及C)绽放过滤器的问题和挑战。

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