| 基于Bloom Filter的去重方法研究 |
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| 引用本文： | 赵艳红,李洪奇,朱丽萍,詹坤林.基于Bloom Filter的去重方法研究[J].湖南农业大学学报(自然科学版),2016(1):95-100. |
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| 作者姓名： | 赵艳红 李洪奇 朱丽萍 詹坤林 |
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| 作者单位： | (1.中国石油大学(北京) 石油数据挖掘北京市重点实验室,北京102249；2.腾讯科技(北京)网络媒体事业部，北京100080) |
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| 摘 要： | 在个性化新闻推荐系统中，文章去重是一个重要的模块，避免了同一篇文章被重复推荐的现象。在海量用户场景下，采用传统的基于队列的去重方法将会消耗大量的内存。Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，适用于允许有一定误判率的场景。本文基于Bloom Filter，设计双Bloom Filter位数组结构和Bloom Filter位数组链结构。实验证明，基于Bloom Filter位数组链的去重方法，不仅大大降低了程序对服务器内存要求，而且具有较好的灵活性和扩展性。
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| 关 键 词： | 信息超载 个性化推荐系统 Bloom Filter |
Research on Duplicated News Deletion Method Based on Bloom Filter |
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| ZHAO Yan-hong,LI Hong-qi,ZHU Li-ping,ZHAN Kun-lin.Research on Duplicated News Deletion Method Based on Bloom Filter[J].Journal of Hunan Agricultural University,2016(1):95-100. |
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| Authors: | ZHAO Yan-hong LI Hong-qi ZHU Li-ping ZHAN Kun-lin |
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| Institution: | (1.Petroleum Engineering and Data Mining Lab, College of Geophysics and Information Engineering, China University of Petroleum-Beijing, Beijing102249,China;2.Online Media Group, Tencent Technology-Beijing,Beijing100080,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | information overload personalization recommendation system Bloom Filter |
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