本发明提供了一种基于相对熵的动态图摘要算法，包括对于初始图，首先用最小哈希值方法计算出各节点的三跳邻居特征值及特征值的杰卡德相似度，并以此作为距离对节点进行粗聚类；根据簇内节点数阈值和合并规则进行大小簇合并，然后生成超点、超边及其权重；在动态过程中，计算新增节点与各超点间最小哈希值分布的相对熵，将新点加入相对熵最小的超点；同时计算新增节点的两跳邻居节点与各超点间的相对熵，并根据相对熵调整邻居节点所属的超点。本发明得到的摘要图具有新的变化趋势和新的特征，能够减少摘要时间，节省了计算资源，避免了以往动态图摘要算法采样慢、存储空间大等缺陷，能够更好的应用于图流场景，在图处理领域有较好的应用价值。