Bloom filterの説明 — ありえるえりあ
Bloom filterの説明 以前、bloom filterに言及したことがあるのですが、実は、言及しただけで何も調べていませんでした。 来週、ある人の話を聞く時、知らないとついていけない可能性があるので、調べてみました。 - 参考サイト 感想ですが、予想以上にシンプルでした。 動作イメージ(だけ)は誰でもイメージできます(実装も簡単)。 上の参考サイトも、英語に気後れせず、図だけでも見てください。動作は想像できるはずです。そして、たぶん、その想像は当たっています。 参考サイトを読めば分かることを日本語で改めて説明するのも気がひけますが、どうしても英語を読みたくない人のために、簡単に説明してみます。 動作イメージ あ る入力文書が与えられたとして、後で、その文書に、ある単語fooが存在するかを高速にチェックしたい、という問題を想定するのが理解しやすいと思いま す。入力文書に対する前処理を
ブルームフィルタ - Wikipedia
この項目では、確率的データ構造について説明しています。画像にぼかし効果を付加する画像フィルタについては「川瀬のブルームフィルター」をご覧ください。 ブルームフィルタ（英語: Bloom filter）は、1970年に Burton H. Bloom が考案した空間効率の良い確率的データ構造であり、あるデータが集合の要素である（集合に含まれている）かどうかの判定に使われる。ただし判定は正確ではなくて、含まれていないのに含まれていると誤って判定すること偽陽性（false positive）の可能性がある。しかし含まれているものを含まれていないと誤判定すること偽陰性（false negative）はない。なお集合に要素を追加することはできるが、集合から要素を削除することはできない（ただし、拡張をした counting filter であれば削除もできる）。集合に要素を追加していくにつれて偽陽性の
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Bloom filter
