随着社交网络的蓬勃发展,社交网络数据呈现爆炸式增长,如何对这些嵌入网络中的个体进行有效的分析是研究者们一直以来面临的问题。真实的网络呈现出聚集的特性,研究者将其抽象为社团。大多数的网络都会随着时间的变化而发生拓扑结构的改变,对静态社团赋予时间维度的研究可以预测社团在未来可能发生的变化,并采取适当的行动使社团的演化可以被人为干预。传统的社团演化预测算法忽略了社团演化过程中状态的转移关系,且只能进行单步的预测。本文在状态转移的视角下,对社团演化的预测与干预分别进行了研究:（1）提出了基于马尔科夫链的社团演化预测算法,该方法考虑演化事件之间的状态转移关系,构建马尔科夫链后对社团接下来的演化事件进行一步或多步预测。（2）提出了基于分类器链的社团演化预测算法,该方法学习标签之间的相关关系,将分类器链算法中的多个标签转化为社团演化中多个连续的事件,在单步历史状态的情况下进行多步预测,进一步提高多步预测的准确率。（3）提出了基于马尔可夫决策过程的社团演化干预模型,该模型对马尔可夫决策过程中的状态、动作、回报进行精细建模,并提出一种用于有效性检验的方法,该方法对状态建模过程中状态维度的分数与干预的目标进行综合考虑,对干预后状态进行打分,以此得到是否进行了有效干预的验证。（4）本文在3个真实数据集上进行实验验证,利用了两种经典的评价指标和本文提出的检验方法进行评估。实验结果表明基于马尔科夫链的社团演化预测算法能够取得比传统方法更精确的预测结果,基于分类器链的社团演化预测算法在多步预测准确率上较基于马尔科夫链的算法有明显提升,基于马尔可夫决策过程的社团演化干预模型能够对社团的演化进行有效的干预。