ÖzSosyal ağların yoğun bir şekilde kullanımıyla birlikte, bir dizi sosyal nesnelerden ve nesnelere ait sosyal etkileşimlerden oluşan geniş ölçekli karmaşık ağ yapıları ortaya çıkmaktadır. Son zamanlarda, bu büyük ağ yapılarını analiz etmek için ağlardaki anlamlı grupları diğer bir deyişle toplulukları arama yaklaşımları önerilmektedir. Topluluk arama, sorgu nesneleri kullanarak, karmaşık ağ yapılarından sorgu nesneleri ile ilişkili, belli özellikler açısından birbirleri ile benzerlik gösteren ve birbirleri ile yoğun etkileşimde olan toplulukları ortaya çıkarma problemidir. Öznitelikli ağlar, düğümleri ağ nesnelerini, kenarları bu nesneler arasındaki ilişkileri temsil eden graf yapılarından ve ağdaki düğümleri karakterize eden içerik verisi diğer bir deyişle özniteliklerden oluşmaktadır. Geleneksel topluluk arama yaklaşımları, düğümlere ait öznitelik verisini göz ardı ederek, sadece ağ topolojisine odaklanmaktadır. Bu çalışmada, öznitelikli ağlarda topluluk arama problemi için öznitelik verisini ağ topolojisine entegre etme fikrine dayanan yeni bir yaklaşım öneriyoruz. Önerilen yöntem, her düğümün yalnızca kendi öznitelikleriyle bağlı olduğu yeni bir graf temsili oluşturarak, ağ topolojisine içeriksel bir boyut eklemektedir. Bu çalışmada, mevcut topluluk arama algoritmalarını öznitelikli ağlar üzerinde uygulanabilir hale getirmek, bu algoritmaların başarısını artırmak ve öznitelik verisini sorgu verisi olarak kullanılabilir hale getirmek amaçlanmaktadır. Gerçek dünya veri setleri üzerinden elde edilen deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin temel yöntemler ile karşılaştırıldığında daha yüksek doğruluk değerleri elde ettiğini göstermektedir.