针对在虚拟网络布局过程中，存在大量重复特征与相关性较少的特征，影响其布局效率的问题，提出了大数据消冗技术下虚拟网络聚类特征层次布局算法。利用加权无向图方式建立虚拟网络图，通过社团划分虚拟网络社团结构，在保持原有特征不变的前提下，最大限度消除虚拟网络聚类特征，得到相关性较大特征；根据库伦力的斥力增加各社团之间距离，采用胡克定律的引力缩小网络节点与中心点之间距离，结合共轭梯度(FR:Flecher-Reeves)算法调整虚拟网络聚类特征层节点的斥力与引力之间关系，实现层次布局算法。实验结果表明，所提算法能更加清晰展现出各社团内部结构特征，且布局用时最短。