【摘 要】
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从大规模数据中＂摘要＂出最能满足效用函数收益的有限个数据对象,可以被归纳为次模函数最大化问题.并行过滤算法在满足流数据访问次数限制与实时响应的条件下,通过分布式筛选的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572266,61472194)~~
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从大规模数据中＂摘要＂出最能满足效用函数收益的有限个数据对象,可以被归纳为次模函数最大化问题.并行过滤算法在满足流数据访问次数限制与实时响应的条件下,通过分布式筛选的方式实现次规模最大化,但在提升摘要速率时效用函数收益损失较大.提出一种流数据分层次模最大化算法HSSM,在仅访问一次数据集的条件下,采用流水并行的分布式处理框架得到接近于标准贪心算法的次模函数收益,同时改进HSSM通过累积摘要的压缩存储、分层过滤低增益对象提升摘要速率.该方法在数据摘要问题的相关领域具有广泛的应用性,如文档集中代表性文章的选取
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