CBFM:支持属性删减的布鲁姆过滤器矩阵多维元素查询算法

为了提升多维元素成员查询的灵活性和准确率,提出了一种新型索引结构CBFM(cutted Bloom filter matrix)。该索引方法通过独立属性布鲁姆过滤器笛卡尔乘积构建位矩阵,支持任意属性组合的多维元素成员查询,同时支持属性组合按需删减和属性加权,极大地提升内存空间利用率,降低查询误判率。理论分析证明相比于BFM(Bloom filter matrix)索引方法,CBFM具有更高的内存利用率。仿真实验表明,在分配内存相同的情况下,CBFM方法相比于其他方法,具有最低的查询误判率,特别在内存受限场景下,CBFM相比于BFM方法,查询误判率最大降低3个数量级,极大地提升了多维元素成员查询