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一种基于索引的高效k-支配Skyline算法被引量：15: 2010年; 由于在多标准决策支持等应用上具有重要的意义,skyline查询成为近年来数据库和数据挖掘领域的一个研究热点.然而随着数据集维数的增加,数据点之间形成支配关系的可能性越来越小,导致了skyline点数目过多而无法提供任何有效信息.为了在高维数据集中找到更重要和更有意义的skyline点,人们提出了k-支配skyline的定义.但现有的用于k-支配skyline的算法在时间效率、空间复杂度和渐进输出性上都有待提高.该文提出了一种基于索引的高效k-支配skyline算法,通过为数据集建立两个索引,算法可以高效地进行计算,在时间、空间和渐进性上均优于现有的算法.; 印鉴姚树宇薛少锷杨文新刘玉葆; 关键词：SKYLINE 决策支持基于索引

噪声鲁棒的自适应降维聚类: 聚类是用于数据分析的一种有着广泛应用的统计方法。随着数据收集技术的不断发展进步，数据集的维度越来越高，在高维数据集上进行聚类成为一个具有挑战性的课题，自适应降维聚类法（ADRC，Adaptive Dimension Re...; 薛少锷; 关键词：数据分析数据集聚类算法子空间聚类; 文献传递

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薛少锷