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【24h】

Bloom Filter-Based XML Packets Filtering for Millions of Path Queries

机译：基于Bloom过滤器的XML数据包过滤了数百万条路径查询

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摘要

The filtering of XML data is the basis of many complex applications. Lots of algorithms have been proposed to solve this problem [2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 11, 12, 13, 18]. One important challenge is that the number of path queries is huge. It is necessary to take an efficient data structure representing path queries. Another challenge is that these path queries usually vary with time. The maintenance of path queries determines the flexibility and capacity of a filtering system. In this paper, we introduce a novel approximate method for XML data filtering, which uses Bloom filters representing path queries. In this method, millions of path queries can be stored efficiently. At the same time, it is easy to deal with the change of these path queries. To improve the filtering performance, we introduce a new data structure, Prefix Filters, to decrease the number of candidate paths. Experiments show that our Bloom filter-based method takes less time to build routing table than automaton-based method. And our method has a good performance with acceptable false positive when filtering XML packets of relatively small depth with millions of path queries.
机译：XML数据的过滤是许多复杂应用程序的基础。已经提出了许多算法来解决该问题[2、3、5、6、7、8、9、11、12、13、18]。一个重要的挑战是路径查询的数量巨大。必须采用表示路径查询的有效数据结构。另一个挑战是这些路径查询通常随时间变化。路径查询的维护决定了过滤系统的灵活性和容量。在本文中，我们介绍了一种新颖的XML数据过滤近似方法，该方法使用Bloom过滤器表示路径查询。通过这种方法，可以有效地存储数百万条路径查询。同时，很容易处理这些路径查询的更改。为了提高过滤性能，我们引入了一种新的数据结构前缀过滤器，以减少候选路径的数量。实验表明，与基于自动机的方法相比，基于Bloom过滤器的方法建立路由表所需的时间更少。而且，当通过数百万条路径查询过滤深度相对较小的XML数据包时，我们的方法具有良好的性能，具有可接受的误报率。

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