摘要：传统聚类算法仅考虑属性相似性,较少利用对象间的相互关系。为此,通过关系信息属性化操作,将关系数据转化为关系型属性数据,提出一种针对关系型属性的差异度计算方法。在此基础上,规范化属性变量中的区间和序数变量,将分类变量转变为二态变量,关系变量视为二态变量,提出一种兼顾属性与对象间关系信息的综合差异度计算方法。理论分析和实例结果表明,基于该差异度的聚类准确度更高,聚类结果的实用性更强。