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为保证在不牺牲精度的前提下加快大规模图聚类速度，将稀疏化思想引入图聚类中，在大图聚类之前增加一个稀疏化图的环节，稀疏化之后的图能够很好地保持原始图中各类结构，可实现在更小规模数据集上进行图聚类以提高运行速度。针对DBLP数据集构成的图，分别在原始图和稀疏化图上使用k-medoids图聚类算法，比较其运行时间和聚类精度，实验结果表明，在稀疏化图上进行聚类，可大大缩短运行时间，聚类精度并没有降低，实验分类情况和实际情况相吻合，取得了很好的聚类效果。