近年来,随着Web2.0等互联网新概念的日益付诸实践,社交网络作为其中一种新兴的、实用的交友模式,依赖其真实性,稳定性等特点得到了用户的青睐,在网络活动中发挥着越来越重要的作用。社交网络是指建立在真实人际关系基础上的网络平台,是作为现实中的社会团体在互联网上交流的辅助工具而存在。社交网络是现实活动的在线拓展,与传统的虚拟网络有很大的不同。传统虚拟网络脱离社会现实,结构相对无序、混乱,而社交网络作为现实人际网络的子集,同样具有人际网络的一些特征。基于上述背景,我们认为对社交网络进行一定的研究是可行的,这对于促进社交网络的进一步发展具有重要的理论和实际意义。本文在此基础上根据社交网络独有的结构特点提出了基于重叠网络结构的社区识别算法(PEOC)。亥算法主要的图论依据在于社交网络结构图中存在大量的重叠星状子图。利用这个特点,我们提出了高效准确的改进算法。同时,介绍了基于调度视频块的视频数据传输方案,调度视频块是通过特定的算法对源视频处理并提取出来的一种数据形式,便于在社交网络中传输。通过特定的网络自适应控制传输机制,该方案达到了较好的效果。为了验证本文方法的有效性,我们设计并实现了在线社交网络视频分享系统。该系统通过利用社交网络中的社区特性,对视频观看质量有着显著提升。