本发明公开了一种numa感知的基于k‑truss分解的社区发现方法，包括数据输入模块、计算支持度模块和K‑truss分解模块，所述方法包括以下步骤：通过所述数据输入模块从储存在硬盘中图数据文件中以文本的形式读取图，将图拓扑结构放置到内存中，然后构建CSR并根据CSR建边集数组后生成边映射数组；利用所述计算制度模块选择三角形计数方式，根据图规模大小(每个线程分得的边的数量)、图稠密程度(平均顶点度)以及图顶点度的均衡程度(最大度，最小度及平均度之间的差距)选择三角形计数方法；根据上一步中的方法计算每条边的支持度；使用所述K‑truss分解模块进行分解，包括计算各执行单元的大小、计算每个单元的任务区间、各单元初始化支持度、单个单元进行K‑truss分解以及各更新全局k值列表。