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時間序列事件聚類是研究事件分類及挖掘分析的基礎。現有聚類方法多直接針對具有時間屬性且結構復雜的持續事件聚類，未考慮聚類對象的轉化，聚類準確性低且效率差。針對這些問題，提出一種面向時序列事件的動態矩陣聚類方法RDMC。首先，構建事件近鄰評價體系，根據評價值優劣衡量事件的代表性，通過近鄰評分的后向差分計算策略構建RDS候選集;其次，提岀基于組合優仳的RDS選取方法，從候選集上快速得到RDS最優解;最后，動態構建RDS與數據集的距離矩陣，提出基于K- means的矩陣聚類方法，實現時間序列事件所屬類別的有效劃分。實驗表明，相比現有方法，所提方法在聚類準確率、聚類可靠性、聚類效率等方面具有明顯優勢。
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