本研究提出了一种深度演化聚类联合时间知识图谱表示学习方法（DECRL），有效解决了现有方法无法捕捉高阶关联的时间演化问题。DECRL通过深度演化聚类和无监督对齐机制，提升了聚类的时间平滑性，并在多项指标上超越现有最佳基线，展现出显著的性能提升潜力。