【摘 要】
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针对大数据时代的高维数据重复检测的去重问题，通过借助聚类的特性，采用一种聚类更为紧凑的NSKSA构建R-树，使空间索引结构更优，降低了访问空间节点的次数。采用改进的ADDR算法提高多维数据下重复检测的效率。通过实验发现，NSKSA比DKSC、TGS算法构建R-树更为紧凑，从而使得改进的ADDR算法重复检测率比DDR提高近5%。实验结果表明，提出的NSKSA和ADDR算法能够有效地提高多维数据的重复
【基金项目】
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四川革命老区发展研究中心重点项目（SLQ2020SA-01,SLQ2021BA-01）； 四川文理学院教改项目（2020JZ016,2020JZ001）；
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针对大数据时代的高维数据重复检测的去重问题，通过借助聚类的特性，采用一种聚类更为紧凑的NSKSA构建R-树，使空间索引结构更优，降低了访问空间节点的次数。采用改进的ADDR算法提高多维数据下重复检测的效率。通过实验发现，NSKSA比DKSC、TGS算法构建R-树更为紧凑，从而使得改进的ADDR算法重复检测率比DDR提高近5%。实验结果表明，提出的NSKSA和ADDR算法能够有效地提高多维数据的重复检查率。
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