为了准确、快速地发现大规模复杂网络中的局部社区，提出了一种基于节点接近度的局部社区发现算法。该算法以最大度节点作为起始节点，利用节点接近度和局部社区Q值不断搜索其邻居节点，将接近度最大的节点加入初始社区形成新的初始社区；同时，该算法也可以应用于复杂网络全局社区结构的划分。对2个典型复杂网络进行了局部社区挖掘分析，实验结果表明，该算法能够有效识别隐藏在实验网络中的局部社区。针对稀疏网络，该算法的时间复杂度为O（nlog（n）），n为网络节点数。