社会网络分析法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法,它从一个独特的视角,以关系和关系的模式为焦点,逐渐在数据挖掘、信息检索等信息科学领域得到推广和应用。论文旨在研究一种通用的数据关系采集分析技术,以解决各类海量数据库中社会关系挖掘及分析应用的问题,具体研究工作内容包括:1.根据数据库的信息抽取特点,针对海量数据库中数据存储格式各异,不同的数据库中信息相互不关联的问题,提出了基于条件约束的基础关系抽取模型,用于从数据库中抽取信息并建立基础关系。2.比较了常用的中心度算法,选取了能够适应多维关系网络分析的特征向量中心度指数对关系网络进行核心挖掘。结合最近邻聚类算法,对关系网络进行块模型分析,构建出了对数据库信息关系分析的基本流程。3.应用非关系类数据库MongoDB,设计了基于MongoDB的关系网络分析系统的框架,在J2EE架构下,完成了实验系统的开发,并对所提出的抽取模型以及关系分析算法进行了实验分析,结果表明,系统各部分均运行良好,能够满足海量数据库中关系挖掘分析的设计要求。