社会网络分析是数据挖掘的新热点,社会网络是由个人或组织以及相互之间的联系所构成的集合,通过对社会网络的理论研究,尝试挖掘隐藏在表面关系之下的隐性关系,可以进行电子商务,信息推荐等有益的应用。随着因特网的发展,电子邮件已成为一种重要的、流行的通讯手段。电子邮件,作为社会网络中的重要组成部分,已经成为相互协作与知识交流的有力平台。而邮件挖掘是数据挖掘领域中一项新兴的技术,它的出现源于电子邮件在人们生活中的广泛使用以及数据挖掘技术的日益成熟。然而,当我们面对大量电子邮件时,如何从中精确快速的发现社团并查找社团的核心人物,存在着很大的难度和挑战。本文以电子邮件为对象,在有向赋权邮件网络的基础上,针对广播型邮件的特征,分析邮件发送者和接收者的关系,通过社团密度这一度量函数,对有向赋权邮件网络进行社团结构分析,以准确确定广播型社团结构,该算法另一优势是可发现重叠社团。接下来,在总结和分析上述广播型社团的基础上,提出了一种基于重要节点的组织结构发现方法。我们详细介绍了经典的链接分析算法(HITS算法),并在对其改进的基础上提出了领导值的计算方法,再通过发现邮件网络中的上下级关系,构建组织结构图。最后,对算法在安然邮件语料库上进行实验,结果表明,该算法对邮件网络中发现特定社团结构是有效的。