随着互联网经济以及社交技术的发展，虚拟品牌社区早已成为企业培养品牌的粉丝以及忠诚客户的手段，领先用户在其中发挥了很重要的作用。品牌可以拥有很多的粉丝，但是忠诚客户并不一定有很多，企业需要一些具有专业知识与超前需求的用户帮助他们培养忠诚客户，因此如何识别领先用户成为企业需要解决的一个问题。　　本文主要是基于虚拟品牌社区用户的行为信息以及内容数据，建立了一套领先用户识别的方法。论文首先对虚拟品牌社区以及领先用户进行了界定，总结了虚拟品牌社区用户参与动机和参与行为，以及领先用户的特征和对虚拟品牌社区的作用，介绍了现有的研究中关于领先用户识别的一些方法，并将用户的内容信息加入到领先用户识别的指标构建中。　　其次，以现有的研究成果为基础，本文分析了领先用户与非领先用户在内容特征与行为特征上的区别。内容特征主要指用户在虚拟品牌社区内的发帖以及回帖的具体内容;行为特征指的是用户在社区的活动留下的一些数据信息，如积分值、贡献值等。本文分析并比较了虚拟品牌社区不同用户群的特征，构建了领先用户识别的五个指标:活跃度、影响力、创新性、专业性和收益，并详细介绍了每个指标以及二级指标的内容。　　然后，提出了一套基于虚拟品牌社区的领先用户识别方法。该方法首先需要识别出一部分领先用户作为研究样本，结合信息熵理论对样本用户进行特征词提取以及赋予权重，从而可以计算出每个用户的内容得分。在进行一级指标与二级指标的权重赋予时，采用离差最大化计算权重。用TOPSIS法对用户进行最终的排序。　　最后，本文使用Python编写网络爬虫，爬取了MIUI论坛内的用户数据，对本方法进行了验证，在进行特征词提取时采用jieba分词对用户的内容信息进行分词。本文还与现有学者提出的领先用户识别方法进行了对比，验证了本文提出的方法的有效性以及可行性。最终的结果表明，利用网络爬虫获取的实际数据有效地验证了方法的可行性，本文提出的领先用户识别指标在领先用户与非领先用户之间的识别中具有很好的识别效果。