研究一个组织的架构对于了解该组织的运作方式、定义组织的性质、发现其关键节点、发掘核心部门和锁定重要人物以及判断该组织运行状况、刻画组织全貌等方面都有着重要作用,在情报咨询、商业调查、投资分析、打击非法组织等方面有着广泛的应用。现有的组织架构构建算法多是基于对单一数据源的分析,这种方法的缺陷在于很难刻画出目标组织的架构全貌。针对以上问题,本文提出了课题研究目标,即构建出一个基于多源数据的,包含信息采集、数据分析、组织架构推理与构建等功能的组织架构推理系统。在数据集构建方面,本文设计并实现了分布式多源组织架构数据采集系统,从多个源头增量式获取新闻、公开简历、组织官网简介等有价值的数据。为了构建目标组织的基础架构,本文针对公开简历等半结构化信息和官网介绍等非结构化信息分别设计了不同的数据挖掘方法。其中,对于文本数据的处理,本文设计了基于统计与深度学习的组织实体和关系抽取模型,实验结果表明了该方法的有效性。为将从多个数据源抽取出的部门关系图融合成为最终的组织架构,本文设计了基于等价实体融合及概率图模型推理的组织架构融合与推理算法,以推理出目标组织的架构。最后,本文设计并实现了基于多源数据的组织架构推理系统,以满足用户的使用需要。本文在已构建数据集上对组织架构推理算法进行测试,测试结果表明本文方法的准确率超过了现有采用单一数据源的方法。对设计和实现的组织架构推理系统进行了性能和压力测试,测试结果表明系统具有良好的并发访问能力和稳定性。