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在对高维数据集进行轮廓查询时，k-支配轮廓查询算法能够返回较少的轮廓点．有利于用户的决策，但目前的算法都是针对静态数据集设计，无法对动态数据集进行处理．动态数据可分为非数据流数据和数据流数据，本文针对这两种情况提出了相应的增量求解算法，即当数据集发生变化时，以现有的k-支配轮廓为基础，通过对部分数据点进行计算得到新的k-支配轮廓．证明了算法的正确性和有效性，并通过实验对算法进行了分析和验证．