针对经典计数型布鲁姆过滤器(NCBF)存储和查询性能较低的缺陷,提出了几何布鲁姆过滤器结构GBF.该结构通过引入"哈希指纹"、布鲁姆过滤器两次分割、基于桶负载存放的方法,实现了集合元素的简洁存储、快速查询.基于"微分方程"和"概率论"的相关知识,对GBF模型进行了理论分析和求解,建立了错误概率和计算复杂度的关系表达式,论证了GBF的几何分布特性.仿真结果表明:与NCBF相比,GBF具有较低错误概率和计算复杂度的同时,也能保持较高的空间利用率.
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