【摘 要】
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最近几年，以微博为首的社交网络迅猛发展，这些平台上包含了网民对于时事热点的观点，对生活和人际关系的看法等大量有价值的信息和资源。由于微博数据非常庞大又难以获取等困难，如
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最近几年，以微博为首的社交网络迅猛发展，这些平台上包含了网民对于时事热点的观点，对生活和人际关系的看法等大量有价值的信息和资源。由于微博数据非常庞大又难以获取等困难，如何有效地对社交网络进行数据挖掘，是近两年数据挖掘研究的重点和热点。本工作设计和实现了一个基于Hadoop的并行社交网络挖掘系统，包含了分布式数据库，并行爬虫，并行数据处理和并行数据挖掘算法集，可以有效地获取和分析挖掘海量的社交网络数据，为社团分析，用户行为分析，用户分类，微博分类等工作提供支持。
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