微博网络是新兴的覆盖海量用户，涉及广泛的主题，并且具有复杂的重叠社区结构的多模网络。在深入研究微博网络的分类实体和属性内部在联系的基础上，提出了以用户-主题关系为主要划分原则的重叠社群表达模型及相应的社群结构发现算法。的复合网络关系。同时，改进了传统的社区隶属矩阵表述模型，通过虚拟社区，使隶属矩阵相互合理地反映个体对社群的隶属度，同时标识了个体在社群中的核心度。通过基于新浪微博数据集的实验验证，结果表明：该模型与方法能够高效合理地刻画该数据集包含相互重叠的社群结构，实验结果具有良好的可解释性，所
