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如何发现高质量的社区结构对于深刻研究和分析基于位置的社交网络（location-based social networks，简称LBSN）这种新型复杂网络具有重要意义，然而，现有的面向社交网络的社区发现方法都无法适用于具有多维异构关系的LBSN.为此，提出了一种基于联合聚类的用户社区发现方法Multi-BVD，该方法首先给出了融合用户社交网络与地理位置标签网络中多模实体及其异构关系的社区划分目标函数，然后使用拉格朗日乘子法得到目标函数极小值的迭代更新规则，并运用块值矩阵分解技术来确定最优的社区划分结果.仿