现实世界中,实体与实体之间的各种联系都可以用相应复杂网络来建模和表示,例如用户之间的交互关系可以建模为社交网络,蛋白质之间的相互作用可以建模为蛋白质网络,基因之间的调控关系可以建模为生物网络。随着科技的进步和社会的发展,事物间的联系变得更加紧密,相应的网络规模也不断扩大。为了对这些网络进行研究,我们通常会将网络抽象为数据结构中的图结构。其中,网络中的实体对应图中的节点,实体之间的联系对应图中节点之间的边。作为图分析中的一个基本问题,可达性查询已经被广泛应用于多个计算机科学领域。在现实情况中,实体之间的联系往往是多重的,即实体之间的联系（即图结构中的边）会包含多种属性,这种网络也被称为多属性网络。而现有的针对可达性查询的工作只考虑了图中边只有一种属性或者没有属性的情况。因此,目前的可达性模型并不适用于在具有多属性边的属性图上进行可达性查询。此外,属性网络中关于可达性查询的研究大多是基于给定的约束条件来确定节点间的可达性。然而许多实际应用的目标是找到使两个节点可达的最小属性集合,而不是判断指定约束条件下的可达性。因此,本文首先提出了两种针对多属性图的可达性模型,即必要属性约束可达性模型和存在属性约束可达性模型,并针对两个可达性模型提出了相应的可达性查询问题。随后,为了加快可达性查询的速度,本文基于2-hop cover的思想针对两个可达模型提出了相应的索引算法,并根据索引的性质提出了基于节点度的优化策略和基于属性数量的优化策略以加快索引的构建。之后,本文提出了属性网络中的最小可达属性集合问题,并设计了基于热点的算法和自底向上的算法对问题进行求解。对于多属性网络中的可达性问题和属性网络中的最小可达属性集合问题,我们分别在多个真实的数据集上进行了实验的对比,根据不同类型查询的响应时间和不同节点度分布查询的响应时间对本文所提出算法的高效性进行验证,根据不同属性数量下查询的响应时间和不同节点数量下查询的响应时间对本文所提出算法的可扩展性进行验证。