随着互联网的日益发展和广泛普及,社交网络越来越成为人们生活中密不可分的一部分。电子布告栏系统(Bulletin Board System,BBS)作为互联网最早、也是最典型的信息交流平台的之一,已逐步发展成为人们发表言论、表达思想的重要平台。本文主要对校园BBS进行数据采集和分析,对于校园网BBS而言,作为互联网和高校局域网的一个重要组成部分,由于其用户范围的限定性,其专业性和使用网络的目的性较强,对这类BBS进行有针对性的数据分析有很重要的意义。本文中研究并实现了一种基于BBS用户之间发帖、回帖等互动行为和BBS中用户发布的具体文字进行社团关系挖掘的系统,该系统具备了数据采集和存储、数据分析和社团挖掘等功能。通过分析用户之间发帖和回帖等互动行为、BBS中用户发布的具体文字信息,分析得出用户之间的关联度,将关联度较大的用户群划分为一个社团,并通过情感分析工具对社团进行贴标签,最后将研究成果以可视化的方式在平台上展现出来。对于BBS在社交化方面的演化和发展,舆情监测,校园的管理和建设都有着重要的意义。本文针对校园BBS的社团发掘系统的研究工作如下:1.利用北邮人论坛提供的公开API对论坛数据进行爬取,并使用MongoDB数据库对爬取的JSON格式的数据进行整理和存储。在对数据进行爬取时,需要使用Java语言对论坛API进行持续地、增量地数据爬取,并对爬取的JSON数据进行了编码、完整性检查等操作。通过对多种数据库进行调研和比较,本文最终决定使用非关系型数据库MongoDB对数据进行存储,实践表明,系统运行效率的提高很大程度上得益于MongoDB数据库的使用。2.对用户发帖和回帖等互动关系和论坛中用户发布的具体文字内容两方面进行分析,得出最终的社团结果。一方面使用优化后的GN(Girvan-Newman)相关算法得出用户之间关系的亲密度,从而分析出论坛中可能存在的社团,另一方面使用分词工具和优化的TF-IDF算法社团文本进行分词、关键词提取等操作,对已经得到的社团进行特点发现,使每个社团有各自的定义,从而使读者更加直观地了解论坛的结构特点和用户之间的关系。