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社区挖掘算法研究是复杂网络分析领域的热点问题。传统层次聚类算法在复杂网络社区挖掘过程中，需要计算所有顶点对之间的相似度。针对这一缺点，在详述了常见相似度计算方法和顶点重要性度量方法的基础上，将ego角色的探测过程引入层次聚类算法，而后只计算其他顶点与ego顶点之间的相似度，提高了社区挖掘效率。最后在不同类型的现实网络中验证了算法的有效性。