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公开(公告)号：CN102110171B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN201110069411.2
申请日：2011-03-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于树形结构的布鲁姆过滤器的查询和更新方法，该方法为：在树形布鲁姆过滤器中存储一定规模或者具有相应特性数据的数据集；读入需要查询的数据集或者需要进行更新操作的数据集；基于树形结构的布鲁姆过滤器元素查询与更新；输出查询和更新结果。本发明可以大大减少误判发生的机率，降低了查询和更新操作所需的时间，增强布鲁姆过滤器的可扩展性，为网络数据存储和数据集成员查询提供保障，它可以应用于数据集中数据成员检测，以及广泛应用于数据库、网络和分布式系统中。一种基于树形结构的布鲁姆过滤器的查询与更新方法，其特征在于，该方法为：1)在树形布鲁姆过滤器中存储一定规模或者具有相应特性数据的数据集；2)读入需要查询的数据集或者需要进行更新操作的数据集；3)基于树形结构的布鲁姆过滤器元素查询与更新；4)输出查询和更新结果。根据权利要求1所述基于树形结构的布鲁姆过滤器的查询与更新方法，其特征在于，所述基于树形结构的布鲁姆过滤器元素查询与更新的步骤为：第一步：使用哈希函数对数据集成员进行哈希计算；第二步：对得到的哈希值求模，得到第一层置“1”的比特位在下一层叶子结点应该置“1”的位置；第三步：对第一层置“1”的比特位之前已经置“1”的比特位进行计数，得到叶子结点在下一层叶子结点中的插入位置；第四步：在中间层布鲁姆过滤器中根据得到的索引数据，查询或更新相应位置的叶子结点；第五步：在最后一层查询或更新该层上一层相应比特位之前已经置“1”的比特位的个数，找到最后一层中的相应计数器。
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公开(公告)号：CN102110171A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN201110069411.2
申请日：2011-03-22
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于树形结构的布鲁姆过滤器的查询和更新方法，该方法为：在树形布鲁姆过滤器中存储一定规模或者具有相应特性数据的数据集；读入需要查询的数据集或者需要进行更新操作的数据集；基于树形结构的布鲁姆过滤器元素查询与更新；输出查询和更新结果。本发明可以大大减少误判发生的机率，降低了查询和更新操作所需的时间，增强布鲁姆过滤器的可扩展性，为网络数据存储和数据集成员查询提供保障，它可以应用于数据集中数据成员检测，以及广泛应用于数据库、网络和分布式系统中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101577721A
公开(公告)日：2009-11-11
申请号：CN200910138248.3
申请日：2009-05-08
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种索引拆分布鲁姆过滤器及其插入、删除和查询方法，将特征规则的索引值拆分成多组比特，每组比特采用片上并行CBF表示多个特征规则子集；查询数据包内容时，检查是否在每组并行CBF中，并产生候选特征规则的片外索引值；删除或插入特征规则时，提出了懒惰删除和空缺插入方法，即利用删除位图记录片外特征规则的状态，且不需要调整其他特征规则的片外索引值，从而实现低开销的特征规则更新操作。ISBF是一种快速和存储高效的数据包内容过滤方法，插入、删除和查询操作的平均存储器访问次数均为O(k)。本发明应用于IP路由查找、数据包分类、深度数据包检测、网络安全、网络监测、网络管理、数据流处理、以及无线网络数据处理等。
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公开(公告)号：CN103020296B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201210590482.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种高精度多维计数布鲁姆过滤器及其大数据处理方法，在高精度多维计数布鲁姆过滤器中存储一定规模或具有相应特性的多维属性数据集；读取需要处理的多维属性大数据集；进行高精度多维计数布鲁姆过滤器处理，包括多维元素查询和更新等；输出经过处理后的多维属性数据集。本发明大大减少误判发生的机率，处理精度大幅度提高。通过本发明提供的大数据处理方法，更迅速地完成数据的价值“提纯”，快速有效地对大数据进行加工处理，让数据产生经济和社会价值。本发明广泛应用于分布式系统、网络等领域内大数据处理。
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公开(公告)号：CN103020296A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210590482.1
申请日：2012-12-31
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种高精度多维计数布鲁姆过滤器及其大数据处理方法，在高精度多维计数布鲁姆过滤器中存储一定规模或具有相应特性的多维属性数据集；读取需要处理的多维属性大数据集；进行高精度多维计数布鲁姆过滤器处理，包括多维元素查询和更新等；输出经过处理后的多维属性数据集。本发明大大减少误判发生的几率，处理精度大幅度提高。通过本发明提供的大数据处理方法，更迅速地完成数据的价值“提纯”，快速有效地对大数据进行加工处理，让数据产生经济和社会价值。本发明广泛应用于分布式系统、网络等领域内大数据处理。
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公开(公告)号：CN102156748A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110101517.6
申请日：2011-04-22
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于字母表压缩的扩展有限自动机(ACFA，Alphabet Compression Based Extend Finite Automaton)构造方法，该方法为：选用合适的规则集在字母表压缩的扩展有限自动机中进行验证试验；读入规则集，通过字母表压缩的扩展有限自动机构造方法构造有限自动机并同时生成状态集；通过字母表压缩的扩展有限自动机匹配方法对每个状态集分别进行字母表划分并压缩其迁移表。与扩展有限自动机XFA相比，ACFA在迁移边上减少95.6％，在存储空间大小上减少了90.7％，而在匹配时间上仅增加了23.6％。因此，ACFA是一种快速且存储高效的正则表达式匹配方法，较已有的正则表达式匹配方法更加适合于高速深度包检测。
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公开(公告)号：CN105553879A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510957601.6
申请日：2015-12-18
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L12/865 , H04L12/803
CPC classification number: H04L47/6275 , H04L47/125
Abstract: 本发明公开了一种基于服务器的流调度方法，将流量控制与流调度相结合，以保持网络中交换机上的输出端口队列非常短，从而使得流调度的功能可以在服务器上实现。采用本发明后，数据中心的每个服务器保持各自最高优先级的流活动，暂停其它低优先级的流，所有的流按照优先级高低顺序完成以达到最小化流完成时间的目标。本发明包含两种新颖的技术。一、双向的流调度技术为每个服务器发送或接收它们当前最高优先级的流。二、最热流协调技术来处理发送方和接收方出现的优先级不一致问题。实验结果表明，本发明能有效加快数据中心网络中流的传输速度，与同样是基于服务器的方案DCTCP相比，我们的小流的完成速度可达它的四倍。
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