社交网络(SNS, Social Network Service)是随着Facebook、Twitter等社交网站的兴起而出现的名词。社交网络把“点对点”的邮件通信方式升级为“点对面”的微博或社区论坛的通信方式。基于社交网络传播速度快、覆盖面广、目标人群集中化、影响力大、成本相对低廉、与客户互动性强等巨大优势,社交网络营销创造了巨大的社会价值且具有一定的研究价值。首先,本文简单介绍了社交网络及社交网络营销的基本概念,接着介绍社交网络中数据采集、传播分析、影响力度量、文本挖掘等问题及其研究现状。其次,根据谷歌等搜索引擎算法,并结合社交网络的数据特征设计并实现了适合社交网络营销的微博数据采集平台。本平台综合考虑数据采集的速度、系统可扩展性等企业环境的特点,采用分布式设计。再次,通过分析微博的转发机制,设计了传播路径分析算法,实现了对微博的传播分析。经过大量的数据对比及理论分析,验证了算法的正确性及可用性。然后,基于微博数据采集的限制和微博影响力最终反映为企业微博被转发的数量及其评论内容这两个论点,给出了微博影响力(CRT-Rank)算法。该算法适合做影响力的整体评价,数值仿真结果表明,和基于PageRank的影响力算法对比,CRT-Rank算法的精度更高,并且能提供影响力变化曲线等信息。最后,对社交网络评论信息进行分析,通过分析用户评论的口碑变化趋势,间接衡量社交网络营销效果的整体变化趋势。本文对社交网络营销中传播路径、影响力度量、口碑变化趋势等问题进行研究,结合传播中的意见领袖、影响力算法排名、用户评论的口碑变化趋势,得到营销效果的变化曲线。企业可以对高影响力、忠诚度高的用户开展针对性的营销,以达到提高网络营销效果的目的。