现代科学技术的迅速发展使得每个居民的联系都更加紧密,也使得人与人之间的社会关系更加复杂。社会影响力作为一种改变他人思想或行为的能力,一直是社会学、传播学、动力学等多个领域的分析对象。从社会网络角度对复杂的社会关系进行量化为节点和连边,进而可以度量和分析节点在社会网络中的影响力。在实际运用中,社会网络节点影响力的度量对于政策推行、舆论监控、网络营销、传染病防控等众多方面的研究具有着重要的意义。由于在网络中节点的异质性特征,使得不同位置的节点对于整个网络其他节点影响有所区别,从而对于网络整体的形成和维持具有不同的作用和影响。本文对网络中不同位置的节点在整个网络中的地位和作用进行了研究和分析,并且搭建Web系统对度量模型进行实现,其中还加入了网络的可视化分析与交互以及笔记的编写,从而为对于社会影响力感兴趣的研究者提供参考和学习的空间。本文主要贡献如下:1、本文研究了影响力度量的相关理论,通过对社会学的三元闭包和结构洞、复杂网络节点影响力测量方法、划分社区的研究,结合小型网络数据集进行分析,对不同位置的节点提出了糅合嵌入性度量模型和结构洞度量模型的 DCCK(Degree Constraint Community K-shell)计算模型。并结合SIR传播模型和肯德尔等级相关系数,对真实的社会网络数据进行分析和验证。2、本文基于软件工程的流程,对系统从需求分析、设计、实现和测试四个方面对系统进行了分析和阐述。具体结合了 Vue前端和Django后端框架,采用前后端分离的方式进行系统的设计和实现。系统主要向用户提供了网络数据管理、网络数据计算、数据可视化、笔记集服务等多种功能,用户可以选择网络数据进行节点影响力的计算,并通过前端页面进行可视化交互,也可以进行学习笔记的在线编辑和分享。