CBFM：支持属性删减的布鲁姆过滤器矩阵多维元素查询算法

为了提升多维元素成员查询的灵活性和准确率，提出了一种新型索引结构CBFM(cutted Bloom filter matrix)。该索引方法通过独立属性布鲁姆过滤器笛卡尔乘积构建位矩阵，支持任意属性组合的多维元素成员查询，同时支持属性组合按需删减和属性加权，极大地提升内存空间利用率，降低查询误判率。理论分析证明相比于BFM(Bloom filter matrix)索引方法，CBFM具有更高的内存利用率。仿真实验表明，在分配内存相同的情况下，CBFM方法相比于其他方法，具有最低的查询误判率，特别在内存受限场景下，CBFM相比于BFM方法，查询误判率最大降低3个数量级，极大地提升了多维元素成员查询的准确率。