数据过滤技术
项目概况
- 数据过滤技术能够从静态或动态的海量数据中快速提纯出有价值的数据做进一步处理，它是当前数据爆炸时代非常有效的工具。尽管单维数据过滤器已经研究和应用多年，但针对多维数据过滤器的研究还不多，且主要集中在低维数据的集合判断问题。基于数据管理技术的前瞻性考虑，项目以多维数据为处理对象，探索高性能数 据过滤器的理论和实现技术，为大数据处理领域提供先进、实用的解决方案。研究内容包括：(1)提出低维数据布鲁姆过滤器关联删除概念和方法，该方法也能用于半连接、窗口更新等其它操作；(2)针对高维数据的不同过滤粒度，提出多粒度距离敏感布鲁姆过滤器 方案；(3)结合硬件和并行计算的高效性，设计实现可用于数据处理前端流水线加速的硬过滤器。该项研究具有原创性，对提高数据 处理速度，拓展数据管理技术的理论和方法有重要的理论和现实意义。
团队介绍
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