社会网络是指社会中的人以及人们之间的各种关系。由于社会网络中存在大量可以利用的信息,社会网络挖掘已经被引入到各种应用领域,包括广告传播与市场营销、计算机病毒与犯罪网络、恐怖袭击预测、科技合作、交友、招聘等等。在WEB2.0时代,社会网络挖掘作为一种链路挖掘技术已成为数据挖掘领域一个新的热点。一直以来社区结构挖掘是社会网络研究领域的一个焦点。很多学者利用不同的思想提出了多种社区结构挖掘算法,但这些算法多适用于无权网络,且时间复杂度较高。目前网络论坛是网民交流的一个重要渠道。网络论坛是以互联网作为传播载体和运行平台,网络用户可以自由地参与其中,围绕某类或某个特定的问题,自主地面向公众发布信息、发表讨论、交流观点和意见的具有虚拟特征的网络空间。网络论坛为网民提供了一个方便的发表个人观点的场所,论坛中大量出现网民感兴趣的各种资讯。因此网络论坛包含了很多有价值的用户信息。在众多的论坛中,音乐论坛具有显著的社会网络特征:话题高度单一、完整的音乐价值链、专业性、关系稳定。因此,本文将研究音乐论坛中的社会关系网络,通过恰当定义论坛用户以及各个主题之间的社会网络关系,建立音乐论坛社会网络模型,进行网络特性分析和社区结构挖掘。在网络特性分析方面,本文运用社会网络分析方法对用户社会网络、主题关系网络进行深入剖析,挖掘出节点和网络自身的各种属性,并且提出了一种论坛关键用户挖掘方法。在社区结构挖掘方面,本文根据论坛中用户间回复和引用情况、各个主题内用户参与情况以及各个主题的内容,分别构建了基于回复和引用的用户社会网络、基于回复和引用的主题关系网络,以及基于用户喜好的主题关系网络,提出了三种高效的带权网络社区结构挖掘算法,有效挖掘出论坛中的用户兴趣团体和热点主题集合。本文的研究可为音乐论坛的各种业务提供技术支持,也可为音乐推荐提供数据、理论和技术上的帮助,更为将来的基于电信业务的社会计算提供技术支持和经验积累。