随着互联网应用普及率的进一步提高以及Web2.0技术的迅速发展,社交网络已经成为网络用户重要的基础应用之一。社交网络带来的多样化网络应用正在改变着个体对互联网的使用习惯,同时也对互联网的发展起到了积极的推动作用。在网络服务社会化进程中,SNS(Social Networking Services)做为一种新生事物随之诞生。它不但可以提供一个信息交流与共享的平台,同时也是一种重要的关系管理的服务形式。个体在社交服务网络中可以通过认识的个体找到需要的个体,更加科学合理地管理人际资源。SNS网络正以其高效便捷的服务特点,吸引着越来越多网络用户,具有很大的发展前景。社交网络由一系列网络成员和将这些成员联系在一起的关系构成,充分体现了个体间交互的内在需求。其中:网络成员可以是个体,也可以是整合在一起的部门或者组织,它们之间通过彼此交互信息资源进而形成网络。系统中关系网络越完整,个体可获取的信息和帮助就越多。透过个体关系的研究,不仅可以反映个体的实际社交情况,而且还能深入挖掘出有价值的信息,为工作和生活带来方便。本研究在分析了国内外研究现状的基础上,主要做了以下工作:1、提出了一个用于分析网络节点关系的模型。该模型把网络成员抽象成具体的网络节点,把节点之间的关系抽象成线,并用距离中心节点的远近表示节点与中心节点关系的亲密程度。2、基于抽象的网络结构框架,依据不同的标准将节点关系划分成不同类型。具体划分方法有:1)按照节点关系形成的原因划分为:血亲关系、地缘关系:友谊关系、业缘关系;2)根据节点关系形成的过程划分为:血缘关系、地缘关系、学缘关系、业缘关系、情缘关系;3)根据节点关系形成的时间先后划分为:先赋性关系、后天交往性关系。3、分析了影响网络节点亲密度的12个方面因素,并针对具体的关系形式给出了影响节点亲密度的变化曲线图。4、通过对网络节点间在线交互行为的分析,得出了节点的关系矩阵并对关系模式进行了预测。研究中所采用的多重变量分析方法不但可以推算出节点间的亲密度,而且还能用具体实例样本进行验证。实验结果表明:通过对网络成员节点间在线交互行为的分析,采取建模思想、利用调查问卷获取的数据对节点亲密度的具体推算是可行的,具有进一步改进和发展的空间。