【摘 要】
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在许多应用领域中,top-k查询是一种十分重要的操作,它根据给定的评分函数在潜在的巨大的数据空间中返回k个最重要的对象.不同于传统的TA算法,NRA算法只需要顺序读就可以处理t
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学基础与交叉科学研究院高性能计算中心
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2006CB303005）, 国家自然科学基金（60903016 60533110 60773063）, 新世纪优秀人才支持计划（NCET-05-0333）, 黑龙江省教育厅科学技术研究项目（11531276）, NSFC-RGC of China（60831160525）资助
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在许多应用领域中,top-k查询是一种十分重要的操作,它根据给定的评分函数在潜在的巨大的数据空间中返回k个最重要的对象.不同于传统的TA算法,NRA算法只需要顺序读就可以处理top-k查询,从而适合于随机读受限或不可能的场合.文中详细地分析了NRA算法的执行行为,确定了增长阶段和收缩阶段中每个文件需要扫描的元组个数.文中发现在海量数据环境中,NRA在增长阶段需要维护大量的候选元组,严重影响了算法的执行效率.所以,文中提出一种新的海量数据上的top-k查询算法TKEP,该算法在查询的增长阶段就执行早剪切,从
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