社交网络不断蓬勃发展,已经成为人们生活中不可或缺的一部分,是人们获取信息、交流信息的重要平台。用户影响力和影响力传播是社交网络的重要特征,研究社交网络中的社交影响力对于信息传播、个性化推荐、商品营销、专家发现、谣言遏制等领域有着重要作用。本课题对于社交网络影响力研究从节点影响力度量和影响力最大化两方面进行,主要工作如下。首先,对节点影响力度量和影响力最大化的国内外研究现状进行介绍,描述了社交网络的一些相关理论,并对社交影响力问题进行概述。其次,社交网络节点影响力度量方面,针对现有度量方法仅考虑一种评价特征的问题,提出一种新的适用于微博类社交网络的方法。该方法综合考虑了微博用户在社交网络中的多个个体属性特征和网络拓扑结构特征,利用多属性决策方法来更加准确的度量用户节点影响力。再次,社交影响力最大化问题研究方面,分析现有的影响力传播模型特性,并针对传统贪心和混合式贪心算法存在的问题,提出了一种改进后的影响力最大化算法,在启发阶段考虑两层邻居和节点自身阈值优化种子节点的选取,贪心阶段提出一种简单的优化策略,从而能够更加准确和高效的解决影响力最大化问题。最后,进行编码实现,对本文提出的节点影响力度量方法和影响力最大化算法分别在真实社交网络数据集上进行实验,同时对本文算法与现有经典算法进行对比分析,验证算法的有效性。