近几年来,人们越来越离不开社交网络,无论是普通百姓,还是专家学者纷纷在网络上建立了自己账号,用来分享和接受信息。社交网络让用户便捷的获取大量信息,同时方便社交网络中任意两个人联系交流。社交网络的流行也使得越来越多的用户在遇到问题时,借助网络寻求解决问题的方法。通过社交网络解决问题通常有两种途径：一是通过检索社交网络中的信息来获取解决方法,Twitter, Facebook以及问答社交网络知乎网等平台都已积累了大量有价值的信息；二是向网络中的专家用户咨询解决。但数以亿计的网络用户中,谁是问题领域的专家,向谁咨询是一个亟待解决的问题。而专家识别的应用为解决这一问题提供了新的思路。专家发现,顾名思义是用来识别专家的方法,方便通过咨询专家解决难题。比如企业内常常会遇到某一方面的技术难题无法解决,那么向谁寻求帮助就显得非常重要。目前专家识别方法被广泛用于科学研究,不少学术研究已经成功通过学术圈子,员工邮件来往,企业员工文档实现专家的发现。鉴于以上原因,本文将专家识别这一思想应用到当前受众最广的社交网络中来,通过社交网络中的信息进行专家甄别,方便社交网络用户针对遇到的不同问题寻找各问题领域的专家,咨询解决方法。为提问者和专家搭建沟通桥梁。不少传统研究通过链接分析方法进行专家识别。但该方法无法在多主题情况下进行某一主题的专家识别。而社交网络中的用户关注的内容呈现多主题化,涉及生活各方面。为了解决这一问题,本文创新性的利用话题识别模型构造领域字典,通过领域字典将目标用户的主题范围进行限定,同时结合社交网络用户中的链接关系和个人信息综合指标进行专家评估,识别某一领域中一系列专家用户。通过基于新浪微博社交网络平台的研究,本文实现了“数据挖掘”这一领域的专家用户识别。