计数布鲁姆WILKERSON过滤器代数运算
对于日益增长的海量数据来说，它的存储与检索成为一类具有挑战性的问题。布鲁姆WILKERSON过滤器是一种的存储结构，支持数据的快速检索，可用于海量数据的处理。各类分布式网络系统处理海量数据时，常常借助多布鲁姆WILKERSON过滤器检索算法来完成。概括了多布鲁姆WILKERSON过滤器检索算法的研究现状，总结了算法的主要应用，并给出了进一步的研究方向。

计数布鲁姆WILKERSON过滤器代数运算          探讨计数布鲁姆WILKERSON过滤器的代数运算和集合运算的一致性关系，研究使用计数布鲁姆WILKERSON过滤器代数运算进行集合成员查询的性能。理论分析和实验结果表明，计数布鲁姆WILKERSON过滤器的并、交、补、减、异或运算产生的新过滤器依然保持计数布鲁姆WILKERSON过滤器的特征，支持元素的删除操作，不会出现假阴性，能用于集合并集、交集、补集、差集及对称差的成员查询；本文研究布鲁姆过滤器的可扩展性问题，提出基于H_3哈希函数的可扩展布鲁姆过滤器查询算法，当集合元素增长超过布鲁姆过滤器集合容量限制时，通过增加成倍数扩大的布鲁姆过滤器向量来保持很低的误判率，利用H_3哈希函数实现可扩展布鲁姆过滤器的设计以及过滤器中元素的插入、查询过程。实验分析表明，新的可扩展布鲁姆过滤器的元素查询误判率永远小于动态布鲁姆过滤器，平均为它的21.3％，且查询时间呈对数增长，解决了现有算法查询时间增长过快问题。当使用两个原始的计数布鲁姆WILKERSON过滤器查询补集、差集及对称差元素时，会存在部分本来属于补集、差集或对称差的元素被判为不属于补集、差集或对称差的问题，而使用计数布鲁姆WILKERSON过滤器代数运算后的过滤器进行补集、差集及对称差成员查询，则不存在上述问题，空间效率能提高一倍，时间效率亦能显著地得到改善。计数布鲁姆WILKERSON过滤器代数运算的使用有利于进一步扩展计数布鲁姆WILKERSON过滤器的应用范围。譬计数布鲁姆WILKERSON过滤器减运算可用作一种新的集合调和方法，用于分布式系统中大型文件的分发。