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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