摘要：恐怖襲擊嚴重影響國際社會的穩定和人們生命財產安全,其形式、手段的多樣化給反恐分析帶來巨大挑戰.為了把相似的恐怖襲擊事件進行分組歸類,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據庫,提出了一種深度自編碼表征(Deep Auto-Encoder Representation)的改進聚類算法,引入深度自編碼器,將稀疏和嘈雜的原始數據映射為類內緊湊平滑的數據,提升聚類效果.實驗結果表明,相比于傳統的K-means聚類算法,改進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,找到案件的犯罪團伙.