随着第三次科技革命的到来，信息技术和数据库技术都得到了很大的发展，这就会产生大量的数据，而这些数据中蕴含着丰富的信息，怎么从这些数据中提取出有用的信息是一个很重要的研究方向。联合国贸易网站上收集了6000种商品、约17亿个数据记录，并且每年都会有大量新的数据被记录下来，随着近年来经济的不断发展带来的全球化格局，国家与国家之间的经济贸易往来日渐密切。因此，如何利用这些庞大的经济数据成为研究的热点话题，随着计算机技术的不断发展，人们处理大数据的能力也不断提高，逐渐发展起来的数据挖掘技术就能很好地处理问题，结合社会网络分析的方法帮助研究者从这些海量经济数据中提取出有用的国家贸易信息，分析出国家之间的贸易关系是当前一个研究的热点方向。本文就是采用社会网络分析的手段来对国家贸易网络进行分析处理的，首先介绍了社会网络分析的相关理论，说明了利用社会网络分析进行国家贸易网络的分析，重点介绍了凝聚子群分析中的k-核发现算法和k-丛发现算法，为国家贸易网络的分析提供核心算法思想；然后，结合各个国家的基本情况，建立了基础地理数据库、国际组织数据库、国家贸易数据库，实现了电子地图控制、分析国家关系等功能；最后将分析的结果在ArcGIS上直观地展现出来。本文重点研究了社会网络分析在国家贸易网络中的实际运用，通过将国家贸易网络进行建模转化为可供数学处理的网络模型，介绍了社会网络分析的一般方法，在此基础上，研究了基于凝聚子群分析的k-核和k-丛发现算法。通过实验，发现k-核算法在发现国家贸易网络核心成员效果较好，能发现国家贸易网络这个复杂网络中处于核心地位的国家成员；而极大k-丛发现算法能发现网络中联系密切的社团，通过对k-丛发现算法的改进，使其得到的社团成员更为丰富详细，能很好了解国家之间的紧密关系。该系统采用社会网络分析的方法来对国家贸易网络进行分析，将分析的结果显示在以.NET开发平台、以ArcGIS Engine为开发组件的国家贸易关系系统上，在电子地图上展现国家贸易关系，通过一种新的网络分析可视化手段将分析结果展现出来。系统中不仅使得现有的国家贸易的海量数据得到了运用，避免了这些大量数据的浪费，而且系统还可以收录每年不断增加的新的数据来进行研究，为人们提供了一个科学分析国家贸易网络的工具，对国家贸易关系的研究具有重要的现实意义。