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公平且多样化的数据摘要核心集
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究提出了在公平性/分区约束条件下多样性最大化任务中的核心集构建算法，实验证明了该方法的有效性，并应用于一个考虑到消息的新旧的定时消息集的总结，实现了100倍的加速，只损失了少数百分比的多样性。
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关键要点
- 研究提出了一种在公平性/分区约束条件下的多样性最大化任务的核心集构建算法。
- 目标是从每个组中选择指定数量的点，以最大化整体多样性。
- 考虑了两种多样性度量方法：点对距离求和和最近邻距离求和。
- 展示了相对于这两种度量方法的改进核心集构建算法。
- 进行了实验证明核心集方法的有效性，特别是在定时消息集的总结中应用。
- 实现了100倍的加速，且只损失了少数百分比的多样性。
- 方法还改进了流式设置中算法的空间利用率。
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