自从美国“911事件”以后，恐怖主义已成为当今世界研究的热点问题。正确分析恐怖组织的结构有助于政府有效地采取反恐措施。随着信息采集系统的不断成熟，传统的手工分析已不足以处理日益增多的数据，计算机自动化地对所收集的数据进行分析成为了目前最迫切的需要。本文将社会网络分析技术应用到了恐怖组织的研究中。中心性测量是社会网络分析的基本方法，本文首先分析了几种经典的中心性测量方法，发现它们的不足是只考虑了节点间的联结关系，而没有区分节点间联结强度的不同。随后给出了联结强度的概念，并提出了一种新的节点中心性测量方法，即节点依赖度。在节点依赖度的计算中，将节点间联结强度的不同做了区分，因此它更能代表节点在网络中占据中心位置的情况。本文通过实验对比得出节点依赖度明显优于其他中心性测量方法。通过节点中心性计算找出网络中的核心成员仅是分析恐怖组织的第一步，本文在节点中心性的基础上，提出了一种提取恐怖组织等级结构的算法。恐怖组织通常由一个用节点集和边集组成的图来表示，但是图的形式并不能反映出组织中的等级结构。本文用树的结构来表示一个恐怖组织的等级结构，并提出了从恐怖组织中提取等级结构树的算法。实验表明，此算法所得结果与事实相符。