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時(shí)間序列事件聚類是研究事件分類及挖掘分析的基礎(chǔ)。現(xiàn)有聚類方法多直接針對(duì)具有時(shí)間屬性且結(jié)構(gòu)復(fù)雜的持續(xù)事件聚類，未考慮聚類對(duì)象的轉(zhuǎn)化，聚類準(zhǔn)確性低且效率差。針對(duì)這些問題，提出一種面向時(shí)序列事件的動(dòng)態(tài)矩陣聚類方法RDMC。首先，構(gòu)建事件近鄰評(píng)價(jià)體系，根據(jù)評(píng)價(jià)值優(yōu)劣衡量事件的代表性，通過近鄰評(píng)分的后向差分計(jì)算策略構(gòu)建RDS候選集;其次，提岀基于組合優(yōu)仳的RDS選取方法，從候選集上快速得到RDS最優(yōu)解;最后，動(dòng)態(tài)構(gòu)建RDS與數(shù)據(jù)集的距離矩陣，提出基于K- means的矩陣聚類方法，實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列事件所屬類別的有效劃分。實(shí)驗(yàn)表明，相比現(xiàn)有方法，所提方法在聚類準(zhǔn)確率、聚類可靠性、聚類效率等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。
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