随着各类社会类网站和电商类网站的崛起，针对大规模社会关系网络的社会网络分析(SNA)，从简单的好友推荐，到复杂的重要节点探查等，具有越来越多的应用需求。另一方面，针对大规模数据进行分析的分布式数据计算平台发展迅速，包括通用分布式计算平台Hadoop，也包括专用分布式计算平台Graphlab等。为了在不同的分布式平台上实现丰富的社会网络分析算法，现阶段用户需要在每一个平台上单独实现一整套复杂的代码库，并针对该系统进行特定的优化，工作量巨大。　　本文首先提出利用矩阵接口，来完成不同社会网络算法和不同分布式平台之间的连接。将社会网络算法用矩阵接口的方式表示，然后将矩阵运算转化为各个平台上已经实现好的算子库，自动完成多平台的实现。　　为了完成这样一个目标，本文完整实现了该矩阵系统在Hadoop平台上的实现。在存储层中，实现了矩阵的逻辑层划分和物理层存储。在算子层中，实现了矩阵一系列的运算算子，包括矩阵格式的转化，矩阵的转置，广义矩阵加法，广义矩阵乘法等。紧接着在这样的系统上，实现了几个较为复杂的社会网络分析算法，通过实际的应用场景，展示矩阵系统的使用方式。　　最后，本文设计了系统的功能实验和性能实验。功能实验中，本文通过运行矩阵系统上的社会网络算法，来验证系统功能的完整性。性能实验中，本文探究系统算子在不同类型的数据上的性能表现，并提出相应的使用建议。