虚拟社区与其他网络服务的重要区别在于虚拟社区中成员交互具有聚集性，即虚拟社区中群组的实质是社会网络。而研究表明虚拟社区成员了解所在群组结构有利于成员进行有意识的知识交互行为，从而提高群组知识共享效率。鉴于此，本研究希望通过分析虚拟社区中成员知识交互模式，建立群组结构分析模型，在此之上设计并实现一套群组结构分析系统，使社区成员易于理解所在社群结构，最终达到提高虚拟社区知识共享效率的目的。本文首先从理论基础、案例分析、可视化布局算法三方面对虚拟社区群组结构分析系统进行文献调查研究。理论基础研究中主要分析了社会网络分析及其在虚拟社区中的应用；案例分析分析了两个经典系统UCINET与KIWI，认为UCINET较为专业但不利于成员理解与应用，KIWI则缺少能够呈现社群结构特征信息的社群图；可视化布局算法分析了力引导与Nbody算法，认为两种算法并没有与社会网络分析紧密结合。随后在文献研究基础上建立群组结构分析模型，指导虚拟社区群组结构分析系统设计与实现。该模型主要建立在社区成员知识共享模式与知识共享描述指标两项分析结论基础之上。通过对社区成员知识共享模式分析，认为虚拟社区群组知识共享状态需要从成员参与度、群组整体性、群组凝聚力与成员角色四个角度进行描述。在分析模型基础上得到系统需求：成员参与度、群组整体性、群组凝聚力、成员角色及多种布局视图为主要需求。确定虚拟社区群组结构分析系统主要功能为：（1）测度指标的计算，其中主要包括：连结强度、密度、凝聚子群、中介度及中心度；（2）多种布局社群图。然后运用瀑布开发模型依次完成系统设计与实现工作，详细介绍了分别呈现群组小团体与成员网络位置两种群组结构特征的凝聚子群视图与核心位置视图设计与实现方案。最后，本文通过两组实验，以现实中的具体教学数据得到群组结构分析系统的运行状况及功效。并总结研究成果和尚存在的问题，提出未来研究的方向。