现有网络嵌入算法大多只保留网络的微观结构信息,忽略了网络中普遍存在的社区结构信息.为提高网络表示质量,提出一种保留社区结构信息的网络嵌入算法PCNE.通过最大化节点之间的一阶和二阶相似性,对网络的微观结构进行建模,同时通过分解可反映网络社区结构信息的社区结构嵌入矩阵,对网络的社区结构信息进行建模.将构建的2个模型融合到统一的联合非负矩阵分解框架中,结合相似度矩阵和社区隶属度矩阵得到融合社区结构信息的节点表示向量.在5个真实公开数据集上进行节点分类实验,结果表明,与DeepWalk、Node2vec、LINE算法相比,PCNE可使Micro-F1值提升0.96％～13.1％,验证了算法的有效性.