社交网络已经成为现实世界的映射，人们可以在社交网络上发表观点、心情、看法等。由此，导致了大量的社交媒体数据。反过来，通过对社交媒体数据的分析和挖掘可以提取某一个时间段，人们的情感状态等。因此，社交大数据中的事件挖掘具有重要的意义。与传统的文本类的媒体不同，例如博客、新闻网站等，社交大数据中有一个重要的元素就是用户，其有属性特征，包括年龄、性别、职业等，又有行为特征包括发文、转发、评论等，因此，用户与用户之间就形成了复杂的群体关系，通常被称为社区。属于同一个社区的用户具有相同的兴趣或者观点。本课题在微博、推特等社交媒体基础上，研究用户与用户之间的相互关系，以及由此形成的群体智能，并研究该群体智能在事件的产生、发展、消失过程中的变化趋势。