《表4 不同名称数量下映射表所需槽总数》

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《基于神经网络的命名数据网学习型FIB研究》

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对于L-FIB、HT-FIB和B-Ma FIB，其索引结构的存储消耗主要由映射表的大小决定．因此，实验中首先测试了在误判概率低于1%[20]的条件下，L-FIB、HT-FIB和B-Ma FIB索引结构的映射表所需槽总数．实验结果如表4所示，名称数量达到200×104个时，L-FIB的映射表需要2 800×104个槽，而HT-FIB和B-Ma FIB的映射表所需槽总数比L-FIB高约1～2个数量级．原因在于L-FIB通过学习数据的分布情况实现了更均匀的映射，提高了存储效率；而HT-FIB和B-Ma FIB的地址映射都含有大量冲突，需要极大地增加映射表的大小才可将误判概率降到1%以下．