I många nätverkssystem, Bloom filter används för höghastighetsuppsättning medlemskap tester. De tillåter en liten bråkdel av falska positiva svar med mycket god rymdeffektivitet. De tillåter dock inte radering av objekt från uppsättningen, och tidigare försök att utöka "standard" Bloom filter för att stödja radering alla försämra antingen utrymme eller prestanda. Vi föreslår en ny datastruktur som kallas gökfilter som kan ersätta Bloom filter för ungefärliga set medlemskap tester. Cuckoo filter stöder lägga till och ta bort objekt dynamiskt samtidigt uppnå ännu högre prestanda än Bloom filter. För applikationer som lagrar många objekt och mål måttligt låga falska positiva hastigheter, gökfilter har lägre utrymme overhead än utrymme-optimerade Bloom filter. Våra experimentella resultat visar också att gökfiltrer överträffar tidigare datastrukturer som utökar Bloom filter för att stödja raderingar avsevärt i både tid och rum.
Cuckoo filter REF uppnår bättre precision än Bloom filter, kan representera påsar, och tillåter borttagningar.
Cuckoo Filter: Practically Better Than Bloom
{'venue': "CoNEXT '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}