随着互联网和社交网络服务的不断普及,社交网络在人们的生活中扮演着越来越重要的角色,在几大知名的社交网络上活跃着数以亿计的用户。与此同时,在经过一段时间的高速发展后,社交网络的一些问题显现了出来,其中比较典型的就是用户所接收到的信息价值在下降：根据调查显示,相当数量的用户表示,在使用社交网络获取信息时,往往会被大量相同的、自己已知的信息所包围,新鲜感远不如使用社交网络之初,部分用户因信息价值低而不再使用社交网络服务。本课题正是以此问题作为立题依据,通过分析社交网络中用户间互动行为信息和用户个人信息,去定量分析用户之间的关系,并使用分析结果为用户提供弱关系群组和用户搜索功能,继而提升用户所接收的信息量,为改变社交网络的困境提出解决方案。本文首先分析了社交网络的信息价值下降这一问题,提出了针对该问题的解决方案,然后以分析社交网络信息中的用户数据为入手点,定量分析用户关系,将分析结果应用到发现社交网络中的弱关系和基于用户关系链的用户搜索中,给出了两个应用方向的核心算法设计并做出验证分析,最后设计实现了一种基于用户关系的社交网络综合服务,并分析了该服务的不足,做出了展望,通过实践验证了本课题所提出的解决方案。