Bloom filters in bioinformatics (original) (raw)

مرشحات بلوم هي هياكل بيانات احتمالية موفرة للمساحة تُستخدم لاختبار ما، إذا كان العنصر جزءًا من مجموعة. تتطلب فلاتر بلوم مساحة أقل بكثير من هياكل البيانات الأخرى؛ لتمثيل المجموعات، ولكن الجانب السلبي لفلاتر بلوم هو أن هناك معدل إيجابي كاذب عند الاستعلام عن بنية البيانات. نظرًا لأن العناصر المتعددة قد يكون لها نفس قيم التجزئة لعدد من وظائف التجزئة، فهناك احتمال أن يؤدي الاستعلام عن عنصر غير موجود إلى إرجاع عنصر إيجابي إذا تمت إضافة عنصر آخر بنفس قيم التجزئة إلى مرشح (Bloom). بافتراض أن دالة التجزئة لها احتمالية متساوية لاختيار أي فهرس لمرشح بلوم، فإن المعدل الإيجابي الكاذب للاستعلام عن مرشح بلوم هو دالة لعدد البتات وعدد وظائف التجزئة وعدد عناصر مرشح بلوم. يسمح هذا للمستخدم بإدارة مخاطر الحصول على نتيجة إيجابية خاطئة من خلال المساومة على مزايا المساحة لمرشح بلوم.