本文首先分析了近几年提出的有向网络社团发现的相关知识，将其推广并运用于有向网络，然后本文论述如何将有向网络的社团发现算法应用于人人网好友关系发现中，最后，本文研究并描述了几种经典的社团发现算法，并对其进行了比较。

本文先使用GN算法对无向网络和有向网络分别进行社团发现，然后，本文将社团发现算法应用于实际中，将针对社交网络平台人人网的好友关系进行社团发现，从而找出以一个特定用户为中心的社交网络圈。最后，对现有的经典社团发现算法进行研究，对不同的经典算法的优缺点进行详细分析对比。

本文一共分为六章，将每一章的内容分别简述如下：

第一章为引言部分，分别从本文的研究背景，国内外研究现状，本文的主要工作等几个方面对本文作一个大致的介绍。

第二章为理论基础部分，首先对网络的相关知识作了介绍，然后论述了关于社团发现的研究，使读者首先对本文涉及到的基本概念有一个初步的理解，从而便于理解后面的内容。

第三章介绍GN算法，并使用GN算法对Zachary网络进行社团发现，并根据标准社团发现结果检验算法的准确性。并将社团发现算法应用于实际中，利用社交网络平台人人网的好友关系数据，使用社团发现算法获取某个特定用户的好友关系网络，并对其周围的好友关系进行划分，以此来衡量社团发现算法在规模稍大的网络中的运行效率和准确性。

第四章将GN算法用在有向网络中，分别使用了一篇论文中的有向网络和引文网络进行准确性分析。

第五章主要介绍了几种经典的社团发现算法，它们大多数是针对无向网络的，对每个算法，本文分别从算法思想，算法描述，算法分析等几个方面进行介绍，并使用经常用于检验社团发现算法效果的Zachary空手道俱乐部社会网络来检验每个算法的准确性，然后将对每个算法的优缺点进行评估。最后以表格的形式对几种算法进行比较。

第六章是总结和展望部分，这部分将对本文论述的所有内容进行一个全面简单的总结概括，并提出接下来需要进行哪些方面的工作。