社交网络数据挖掘与分析是指运用数据挖掘技术从社交网络数据中提取有价值信息的过程。社交网络平台积累了海量用户数据，包括用户个人信息、社交关系、兴趣爱好、行为轨迹等。通过数据挖掘技术，可以发现用户行为模式、社交网络结构特征、信息传播规律等，为用户画像、精准营销、舆情监测等应用提供数据支持。
社交网络数据挖掘与分析主要涉及以下几个方面：
- 数据收集: 从社交网络平台获取原始数据，例如用户帖子、评论、点赞、转发等。
- 数据预处理: 对原始数据进行清洗、转换、整合，使其符合数据挖掘算法的要求。
- 特征提取: 从预处理后的数据中提取有价值的特征，例如用户活跃度、影响力、情感倾向等。
- 数据分析: 运用数据挖掘算法对特征数据进行分析，例如聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
- 结果可视化: 将数据分析结果以图表等形式展示出来，方便用户理解。
社交网络数据挖掘与分析面临着数据规模庞大、数据异构性强、数据实时性要求高等挑战，需要不断发展新的数据挖掘技术和方法。