典型文献
基于二值化网络的学习型布隆过滤器优化研究
文献摘要：
学习型布隆过滤器的查询速度比布隆过滤器慢一个数量级,这阻碍了学习型布隆过滤器在对实时性要求较高场合中的应用.文中提出了一种基于二值化网络的学习型布隆过滤器优化方法.将学习型布隆过滤器中预过滤器的权重和激活进行二值化,可以加快学习型布隆过滤器的查询速度.使用恶意和良性网址数据集测试了不同假正例率下二值化学习型布隆过滤器和学习型布隆过滤器的总体空间占用和查询时间.为了对查询速度效果改善有直观的认识,在不同平台上分别进行了实验.结果显示,二值化学习型布隆过滤器的查询速度是学习型布隆过滤器的1.5～2倍.
文献关键词：
二值化学习型布隆过滤器;二值化网络;学习型布隆过滤器;布隆过滤器
中图分类号：
作者姓名：
杨斐;崔超远
作者机构：
中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所,安徽合肥 230031;中国科学技术大学,安徽合肥230026
文献出处：
引用格式：
[1]杨斐;崔超远-.基于二值化网络的学习型布隆过滤器优化研究)[J].电子设计工程,2022(22):46-51
A类：
学习型布隆过滤器,二值化学习型布隆过滤器
B类：
二值化网络,速度比,数量级,预过滤,恶意,网址,正例,查询时间
AB值：
0.071186
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