We study the problem of k-dominance in a set of d-dimensional vectors, prove bounds on the number of maxima (skyline vectors), under both worst-case and average-case models, perform experimental evaluation using synthetic and real-world data, and explore an application of k-dominant skyline for extracting a small set of top-ranked vectors in high dimensions where the full skylines can be unmanageably large.

中文翻译：

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多维数据中的K支配性：理论与应用

我们研究了一组d维向量中的k支配性问题，证明了在最坏情况和平均情况下的最大（天际向量）数量的界限，使用合成数据和实际数据进行了实验评估，并探索k主导天际线在高维中提取一小部分排名最高的矢量的应用，其中整个天际线可能难以管理。