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社团结构作为社会网络的一个重要特征,对社会网络的可视化结果应当尽可能真实地反映在高维空间中节点间的距离,进而体现社会网络的聚类情况。针对传统力引导算法存在的无法展示社会网络中社团结构信息的弊端,提出一种聚类效果更加突出的改进布局算法。首先,改进斥力受力公式,引入乘积因子;然后,基于节点间相似度定义增量相似度,再分别定义两个单调函数将增量相似度映射为弹簧原长与新增的斥力乘积因子,实现节点相似度信息的嵌入;最终,在不对社会网络提前进行社团划分的前提下仅通过布局便能展示其中的社团结构。实验结果表明,所提算