随着社交网络功能的不断发展和完善,人们逐渐加入不同的社交网络进行日常的沟通。社交网络都在通过各样的用户实体关系分析,尽力地满足用户的社交需求来增加本网络的用户量。社交网络普遍地通过提供多种不同社交服务来吸引用户,与此同时,用户通过社交网络提供的服务构建个人的社交圈。因此,社交网络通过研究不同网络中用户存在的元路径关系、锚链接关系和社区划分等各种关联,可以有效提升其分析能力和服务质量。本文主要从两个方面对社交网络元路径挖掘关键技术进行研究,分别是基于特征优化的元路径挖掘技术研究和面向元路径挖掘的路径质量评估算法研究。首先,针对元路径挖掘中的元路径特征简单且不完全适应大规模社交网络的问题,本文提出元路径的特征优化算法。现有的元路径挖掘中的元路径特征多数只适用于同质网络,少数元路径特征适用于异质网络,但是这些元路径特征不能很好地用于大规模的异质社交网络中信息挖掘和元路径挖掘。为解决上述问题,元路径的特征优化算法从特征优化的角度出发,提出多种单优化的一元路径特征并通过对多种不同元路径特征的复合优化,获得社交网络元路径挖掘中更有优秀的元路径特征。实验验证表明元路径的特征优化算法可以获得更优秀的元路径特征,在异质社交网络元路径挖掘中具有明显优势。其次,针对元路径挖掘在大规模社交网络中元路径评估不准确的问题,本文提出元路径的路径质量评估算法。现有的元路径挖掘方法大都无差别地使用网络中的元路径,没有考虑到不同社交网络中的不同种类元路径的数目和重要程度的不同,这样会导致无法对元路径进行评估和元路径挖掘结果不准确的问题。为解决上述问题,元路径的路径质量评估算法从路径质量评估的角度出发,针对不同元路径上的实体进行实体间的相似度计算并对基于元路径的实体相似度的路径质量进行评估,以获得社交网络元路径挖掘中的评估为更有价值的元路径及其元路径特征。实验验证表明元路径的路径质量评估算法可以获得更优秀的元路径及其特征,在异质社交网络元路径挖掘中具有明显优势。