随着在线网络数据量激增 ,单纯分析网络拓扑结构、节点属性、边属性无法有效认识和理解其内在结构和特性 ,因此提出基于边函数的半监督社区检测算法。首先将拓扑结构和属性信息统一为先验知识 ,设计边函数便于引入属性等各类先验知识 ;在此基础上 ,结合传统半监督学习框架 ,采用半正定规划学习全局最优的节点归属矩阵。在人工合成数据、赣南客家数据和基准数据上的实验和分析表明 ,与已有传统半监督社区检测算法相比 ,该算法能有效利用各种先验知识 ,检测社区性能较好 ,并能较好地抵抗数据退化问题。