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摘要
作为一种高效的概率性结构，过滤器可以高效地解决近似集合成员查询问题。近年来，随着机器学习技术的发展，一些学习型过滤器表现出色，超越了传统的过滤器。这些学习型过滤器考虑数据分布信息，将集合成员查询问题视为二分类问题，实现了超越传统过滤器的性能。受此启发，学习型过滤器研究领域迅速发展，出现了多个变种。然而，目前还缺乏对近些年相关工作的系统性回顾和比较。为了填补上述空缺，本文全面回顾了近些年的学习型过滤器相关工作，并展望未来的发展方向。
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单位计算机软件新技术国家重点实验室; 南京大学
