隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，社會網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出爆炸增長的趨勢，傳統(tǒng)的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析方法越來越難以達(dá)到令人滿意的效果。于是對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動態(tài)分析就成為社會網(wǎng)數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)．節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心度衡量的是一個節(jié)點(diǎn)對圖中其他點(diǎn)對最短路徑的控制能力，有利于挖掘社會網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)．在圖結(jié)構(gòu)頻繁變化的場合，若每次變化后都重新計(jì)算整個圖中所有節(jié)點(diǎn)的介數(shù)中心度，則效率將會很低．針對動態(tài)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心度計(jì)算困難的問題，本文提出一種基于社區(qū)的節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心度更新算法．通過維護(hù)社區(qū)與社區(qū)、社區(qū)與節(jié)點(diǎn)的最短距離集合。快速過濾掉那些在網(wǎng)絡(luò)動態(tài)更新中不受影響的點(diǎn)對，從而大大提高節(jié)點(diǎn)介數(shù)中心度的更新效率．真實(shí)數(shù)據(jù)集和合成數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了論文所提算法的有效性．