所谓网络是指相互联系的节点构成的集合。在现实世界中，网络无处不在，如刻画人际关系的社会网络、生活工作中用到的英特网和万维网、自然界中的食物网等等。这些网络都呈现出不同程度的复杂性。在结构方面，大多数网络中节点的邻居数总是不均匀的，同时任意两个节点之间只需要少数的其它节点就可以把它们连接起来；在功能方面，不同网络上的动力学现象更是千差万别。因此如何分析并描述实际网络成为当前复杂性研究的一个前沿热点课题。社区网络是现实世界中广泛存在的一类网络。所谓的社区网络是指网络分为多个社区，社区内部的节点具有很强的联系，社区和社区之间的联系稀疏。刻划社区内部和社区之间的结构是社区网络的研究重点。在本文中，我们提出了一类增长的社区网络模型，既有社区的增长，又有社区内部节点的增长，同时选择偏好连接机制进行连接。并将节点的度分为社区内度和社区间度，分别表示与社区内部连接的度和与社区外部连接的度。在模型建立后，我们利用平均场理论和随机近似方法，分别计算了节点的社区内部和社区之间的度分布，计算结果表明这两类度分布都遵从幂律衰减行为，和实际网络社区模型的统计规律一致。