【摘要】：在分析大流識(shí)別算法中的散列方法和計(jì)數(shù)方法的優(yōu)缺點(diǎn)的基礎(chǔ)上,針對(duì)網(wǎng)絡(luò)流的重尾分布特性,提出一種能夠有效結(jié)合散列方法和計(jì)數(shù)方法優(yōu)點(diǎn)的大流識(shí)別算法CBF-SS(counting Bloom filterspace saving).該算法首先采用改進(jìn)的計(jì)數(shù)型布魯姆過濾器(counting Bloom filter,CBF)過濾掉大部分的小流,然后通過SS(space saving)計(jì)數(shù)算法識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)中的大流.理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,CBF-SS算法具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,在大流識(shí)別效果上遠(yuǎn)優(yōu)于SS等算法.
[Abstract]:Based on the analysis of the advantages and disadvantages of the hash and counting methods in the large stream recognition algorithm, the characteristics of the heavy-tailed distribution of the network flow are analyzed. A large stream recognition algorithm, CBF-SS (counting Bloom filterspace saving)., which can effectively combine the advantages of hash method and counting method, is proposed. Firstly, the improved counting Bloom filter (counting Bloom filter,CBF) is used to filter out most of the small streams, and then the large streams in the network are identified by the SS (space saving) counting algorithm. The theoretical analysis and experimental results show that the CBF-SS algorithm has lower time and space complexity and is much better than the SS algorithm in large stream recognition.
【作者單位】： 中國(guó)人民解放軍95034部隊(duì);空軍后勤部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201209) 陜西省自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(2012JZ8005)資助
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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6 張U，

本文編號(hào)：2400908