学生在进入大学会后通过学习、生活相互接触和交流,形成了不同的学生群体。如何对大学生进行科学有效的分类,是做好高校学生工作的基础。高校中主要通过学生的构成特点、地域、经济基础、性格、综合因素等标准来进行学生群体的划分。然而,随着互联网的快速发展,社交网络在高校大学生中呈现出了空前的发展势态,高校学生也因此产生了更加紧密的社交活动,出现了具有新型社交特征的大学生群体,传统的大学生群体分类已无法满足互联网时代下对学生管理工作的要求。因此,根据社交网络对大学生群体进行新分类,在互联网条件下研究学生的关系特征,有助于科学化学生的教育与管理工作,提高大学生的思想政治工作成效,是目前互联网+时代下高校组织和管理学生所关心和探索的热点问题。复杂网络的理论与社交网络分析密不可分,其中社团结构更是反映了社交网络中连接关系的本质,通过分析社团结构的特点,了解和掌握网络的拓扑结构,分析学生群体行为特点,科学管理高校学生。本文首先分析了社交网络对高校学生群体的影响,探索在互联网时代下基于社交网络的学生群体新分类,通过设计调查问卷获得高校学生真实的社交网络关系数据；基于复杂网络理论,采用改进的社团划分算法对学生的QQ好友、微信好友连接关系进行社团划分,得到了相应的学生活动社团结构,发现具有特殊关系的学生群体,并对学生出现的社团特征进行分析与验证,为高校管理者进行学生的引导与教育工作提供帮助和指导,具体创新工作和特色工作如下：(1) 由于人与人间的现实联系关系会反应在社交网络中的交互上,反之,可通过高校学生在社交网络中的交互行为,挖掘出学生在现实中的连接本质,进而得到高校学生管理中无法获得的学生连接隐关系及特征：(2) 采用调查问卷的形式获得学生私人社交网络信息,建立学生基本社交网络数据库,对数据库中的数据进行评估,挖掘出对于特定研究贡献较大的数据,对整个过程进行理论分析。(3) 通过采用改进的连边相似度算法对学生的社交网络进行社团划分,通过图分析得出多种学生隐关系,通过对学生社团的分析,得到特殊学生群体的行为特征和表象特征,与现有特殊学生的理论研究相结合,探索出学生管理的新方法,以便于高校管理者能够高效、准确地掌握学生信息。本文将复杂网络理论与高校实际管理工作相结合,创新性地提出了基于社交网络的学生群体新分类,并对真实高校学生社交网络数据进行了社团关系挖掘,分析并验证了在社交网络环境下的特殊学生群体特征,有助于在互联网+时代下科学化管理学生工作,为高校管理者进行学生引导与教育工作提供了帮助。