基于动态扭曲算法的时间序列部分周期模式挖掘研究的中期报告该研究旨在探究基于动态扭曲算法的时间序列部分周期模式挖掘方法。在前期的研究中，我们分析了现有的时间序列部分周期模式挖掘算法，发现它们存在着对时间序列的采样、对周期长度的确定、对周期形状的限制等问题。因此，我们提出了基于动态扭曲算法的时间序列部分周期模式挖掘方法。该方法的主要流程如下：首先，对时间序列进行趋势削除和标准化处理，然后通过动态扭曲算法计算出时间序列中的重要子序列。接着，使用该算法计算子序列之间的扭曲距离，得到时间序列的邻接矩阵。最后，通过基于社区发现的方法，将邻接矩阵分为若干个子社区，从而得到时间序列的部分周期模式。在进一步的研究中，我们还将探索如何选择合适的动态扭曲参数和如何进行社区发现的方法优化。同时，还将与其他常用的时间序列挖掘算法进行对比，验证该方法的有效性。目前，我们已经完成了算法的设计和实现，并对一些实际数据集进行了实验验证，初步结果表明我们的方法在挖掘时间序列部分周期模式方面具有一定的优势。