摘要：恐怖襲擊嚴(yán)重影響國(guó)際社會(huì)的穩(wěn)定和人們生命財(cái)產(chǎn)安全,其形式、手段的多樣化給反恐分析帶來(lái)巨大挑戰(zhàn).為了把相似的恐怖襲擊事件進(jìn)行分組歸類,并提高反恐分析員偵破案件的效率,本文基于全球恐怖主義數(shù)據(jù)庫(kù),提出了一種深度自編碼表征(Deep Auto-Encoder Representation)的改進(jìn)聚類算法,引入深度自編碼器,將稀疏和嘈雜的原始數(shù)據(jù)映射為類內(nèi)緊湊平滑的數(shù)據(jù),提升聚類效果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的K-means聚類算法,改進(jìn)后的算法可以提高聚類效果.本方法有利于反恐分析員將相似案件并案分析處理,找到案件的犯罪團(tuán)伙.