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目前大部分社团发现方法都是针对无向无权图,但实际的社会媒体中的社团内部个体交互过程可以抽象为一个有向加权图,并且权重中含有大量的噪声。为解决有向加权社团的划分问题,本文提出一种基于非负矩阵分解(Nonnegative matrix factorization,NMF)可去噪声的社团发现方法。该方法通过小波阈值去噪对社会网络数据进行去噪处理,结合有向加权的非负矩阵分解算法对去噪后的数据集进行社团发现,准确找出社团结构。在社会媒体的实验数据集和标准数据集上的实验结果表明,该算法针对带噪声的有向加权图社团