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GIST：贪婪独立集合阈值用于多样数据摘要
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了在公平性/分区约束条件下多样性最大化任务中的核心集构建算法，并提出了两种多样性度量方法。实验证明了该方法的有效性，并应用于一个考虑消息新旧的定时消息集总结任务，取得了较快的速度和较高的多样性。同时，该方法还可以提高算法在流式设置中的空间利用率。
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关键要点
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研究了在公平性/分区约束条件下的多样性最大化任务中的核心集构建算法。
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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。
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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。
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展示了针对这两种度量方法的改进核心集构建算法。
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实验证明了核心集方法的有效性，特别是在定时消息集总结任务中的应用。
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在总结中优先考虑较新的消息，以改善用户体验。
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通过核心集方法实现了100倍的加速，且仅损失少量多样性。
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该方法还提高了流式设置中算法的空间利用率。
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