@conference {2592,
	title = {FBL - Filtro Bloom Linear},
	booktitle = {Inf{\'o}rum 2015},
	year = {2015},
	month = {Covilh{\~a}, Portuga},
	address = {September},
	abstract = {<p>As estruturas de dados que permitem o armazenamento de informa{\c c}{\~a}o de forma probabil{\'\i}stica (em particular, os filtros de Bloom) caracterizam-se por permitir a regula{\c c}{\~a}o do equil{\'\i}brio entre a efici{\^e}ncia na gest{\~a}o do espa{\c c}o de armazenamento e a precis{\~a}o das respostas. Esta possibilidade tem motivado a sua utiliza{\c c}{\~a}o em cen{\'a}rios adversos, por exemplo em redes de sensores, onde os dispositivos apresentam recursos limitados (mem{\'o}ria, cpu, energia). Este artigo apresenta um mecanismo de Filtro de Bloom Linear (FBL), que permite associar a cada um dos elementos uma probabilidade quantizada no intervalo real [0,1], ultrapassando as limita{\c c}{\~o}es impostas pela caracter{\'\i}stica bin{\'a}ria dos filtros de Bloom. Os resultados mostram que {\'e} poss{\'\i}vel parametrizar um FBL de modo a manter um erro aceit{\'a}vel em fun{\c c}{\~a}o da varia{\c c}{\~a}o do n{\'u}mero de bits usados na quantiza{\c c}{\~a}o e do n{\'u}mero de fun{\c c}{\~o}es de hash usadas na indexa{\c c}{\~a}o. O artigo discute a aplica{\c c}{\~a}o dos FBLs em mecanismos de dissemina{\c c}{\~a}o e descoberta de recursos em redes de sensores, mostrando como contribuem para manter uma dimens{\~a}o constante das mensagens trocadas pelos sensores, independentemente da dimens{\~a}o da rede.</p>
},
	attachments = {https://haslab.uminho.pt/sites/default/files/cbm/files/lima15.pdf},
	author = {Rui Lima and Carlos Baquero Moreno and Hugo Miranda}
}