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时间序列的相似性度量是时间序列数据挖掘的研究基础，通过对时间序列的变化趋势符号化，定以趋势距离，提出新的时间序列相似性度量方法-SMVT。该方法可以度量时间序列的变化趋势相似性，具有简洁直观，趋势描述科学，能很好地反映时间序列的整体变化趋势的特点。通过新的相似性度量方法对时间序列进行聚类计算，实验结果表明，该方法能够有效地从变化趋势的角度度量时间序列间的相似性，具有较好的实用性和良好的应用前景。