【摘 要】
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随着数据规模的日益庞大，在大规模数据集中帮助用户定位出数据量可控的代表性信息显得越发重要。虽然Top—kSkyline查询能够找到数据集中前k个最具代表性的信息，在获取代表性信
【机 构】
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北京大学信息工程学院深圳市云计算关键技术与应用重点实验室,北京大学高可信软件技术教育部重点实验室,北京大学信息科学技术学院,北京大学机器感知与智能教育部重点实验室
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 60973002, 61170003 （国家自然科学基金）, the National HighTechnology Research and Development Program of China under Grant No. 2012AA011002 （国家高
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随着数据规模的日益庞大，在大规模数据集中帮助用户定位出数据量可控的代表性信息显得越发重要。虽然Top—kSkyline查询能够找到数据集中前k个最具代表性的信息，在获取代表性信息的同时又控制了结果规模，满足了上述要求，但是现有的Top—kSkyline查询在面对大规模数据集时效率较低，并不适用于大规模数据集。为了解决这个问题，将Top—kSkyline查询与并行化处理相结合，提出了一种面向大规模数据集的并行化Top—kSkyline查询算法PTKS（parallel Top—kSkyline），通过充分利
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