本发明公开一种大规模图数据表示方法,其基于K2‑tree和聚类思想,先采用了基于密度的聚类思想将图数据抽象成邻接矩阵表示形式,再在邻接矩阵的基础上进行聚类处理,从而使包含大量值为1的元素的集群结构被包含在簇中。大量值为1的元素被包含在子矩阵中,并且将所有子矩阵对应K2‑tree的L向量进行串联成一个全局性的向量global_L,并且使用了DACs编码,这将有效降低表示邻接矩阵中每个值为1的元素所耗用的空间,即提高了存储效率。本发明能够对包含亿万个节点和边的图数据进行高效、紧凑的表示和压缩,并且提供针对图数据中节点的直接和反向邻居查询操作。