[发明专利]一种基于海明距离的近似成员查询方法

权利要求书

1.一种基于海明距离的近似成员查询方法，其特征在于构建具有m个比特向量的布隆过滤器，记为HLBF，并将每个比特位的初始值置0；随机产生L组，每组k个的随机整数，设为h_i，j，其中i＝1，2，…，k，j＝1，2，…，L，h_i，j∈[1，w]，均匀分布，w是二进制数据长度；

由上述h_i，j对集合Ω中二进制数据采样为比特组，构成HLBF的第一层哈希；通过对每个比特组随机哈希，得到b个地址，将HLBF这些地址上的比特置为1，得到HLBF的第二层哈希；对于给定的查询数据Q，生成L个比特组，若一个比特组在布隆过滤器HLBF中的b个地址的比特位都为1，则称该比特组通过，若L个比特组中任意一个通过，则判定查询数据Q是集合Ω的近似成员。

2.如权利要求1所述的一种基于海明距离的近似成员查询方法，其特征在于具体方法为：

构建一个容量为m的位向量HLBF，地址为1到m，其中m是比特向量的个数；

设定每个比特向量的初始值HLBF[t]＝0，t＝1，2，…，m；

随机产生L组，每组k个的随机整数，设为h_i，j，其中i＝1，2，…，k，j＝1，2，…，L，h_i，j∈[1，w]，均匀分布，w是二进制数据长度；

对集合Ω中的每一个长度为w的二进制数据O_y，y＝1，2，…，n，生成L个位串，即bitgroup_y，j＝j$O_y[h_1，j]$O_y[h_2，j]$…$O_y[h_k，j]，其中$为字符串联接，j＝1，2，…，L，n是集合Ω数据的个数；

用b个均匀散列的哈希函数将bitgroup_y，j散列为b个[1，m]地址，定义为：f₁(bitgroup_y，j)，f₂(bitgroup_y，j)，…，f_b(bitgroup_y，j)

将HLBF[f₁(bitgroup_y，j)]，HLBF[f₂(bitgroup_y，j)，…，HLBF[f_b(bitgroup_y，j)]置1，

对于给定查询数据Q，生成L个位串，即bitgroup_Q，j＝j$Q[h_1，j]$Q[h_2，j]$…$Q[h_k，f]，

j＝1，2，…，L，如HLBF[f₁(bitgroup_Q，1)]，HLBF[f₂(bitgroup_Q，1)，…，HLBF[f_b(bitgroup_Q，1)]都为1，称bitgroup_Q，1通过；

如L组bitgroup_Q，1，bitgroup_Q，2，…，bitgroup_Q，j中任意一组通过，则确定Q是集合Ω的近似成员。