一种基于相似性的局部社团检测方法——NSA(Node Similarity based Algorithm),是一种基于相似性的高效的、稳定的局部社团检测方法,该方法的实现过程包含两个阶段,第一阶段构建网络的初始社团结构,第二阶段对初始社团结构进行优化,将其中一些较小的、稀疏的社团进行合并,得到最终的社团结构。本发明能够解决全局方法因效率低无法适用于大规模网络的问题,同时能解决许多现有局部方法性能不稳定、检测结果质量不佳的问题。同时,本发明还提出了一个度量指标——community metric,综合衡量社团的规模以及稀疏程度,可以有效地进行小社团的合并。