随着互联网的发展,社交网络已日趋发达和成熟,用户的参与度也来到了一个前所未有的高度,社交网络现已成为了大多数新闻事件的最早传播源,所以对于社交网络中新事件的检测已经成为学术界和政府机构关注的焦点。社交网络中的事件以用户发送或者转发状态进行传播,其中的部分核心用户对事件传播有着极其重要的作用,所以对于社交网络中核心用户的挖掘也一直是学术界讨论的热点。然而,现有对于新事件检测的核心用户挖掘算法普遍存在由于核心用户数量过大致使在线新事件检测的算法效率不高的问题。设计一个对核心节点进行过滤而获取“真核心”的算法,对于减少处理的用户数量以提升在线新事件检测的算法效率有着重要的现实意义。本文以传统的新事件检测算法为基础,讨论了在获取核心节点时现有的方法,研究了突破现有算法以获得较高检测效率的方式,进而提出了基于事件的核心节点挖掘算法(Event Based Key Node Detection, EBKND),该算法可通过比较节点关于事件传播的作用,去除作用重复的节点,从而减少在线新事件检测时所需处理的核心节点数量,并且由于该算法能在前期离线运行,节省了检测所需时间和硬件开销。最后本文通过实验证明了该算法在获得较高效率和稳定性的同时,并未明显降低新事件检测的敏锐度,以此证明该算法的可行性和有效性。