复杂网络的粗粒度是研究大规模复杂网络的一种重要方法，也是当今网络科学的重点。本文尝试基于节点相似性指标，为复杂网络开发一种新的粗粒度方法。通过定义节点的局部相似度和全局相似度指标，从网络节点相似度的信息结构中提取出粗粒度网络。大量的仿真实验表明，该方法可以有效地减小网络规模，同时在一定程度上保持原始网络的某些统计特性。此外，所提出的方法具有较低的计算复杂度，并且允许人们自由选择缩减网络的大小。