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图聚集技术旨在获取能够涵盖原图大部分信息的简洁超图，用于提炼概要信息、解决存储消耗和社交隐私保护等问题．对当前的图聚集技术进行研究，综述了现有图聚集技术中的分组方法并对其进行分类，将分组标准划分为基于属性一致性、基于邻接分组一致性、基于关联强度一致性、基于邻接顶点一致性和基于零重建误差这5类：在高层次上将各分组标准概括为基于属性、基于结构和同时基于属性和结构的图聚集．较为全面地总结和分析了当前图聚集技术的研究现状和进展，并探讨了未来研究的方向．
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