【摘要】[目的/意义]有效识别开源社区中的意见领袖,模拟开源社区中用户跟随行为,提高合作效率。[方法/过程]根据开源社区的评论关系构建知识协作网络,选取社会网络分析中的4个重要评价指标进行分析。再采用基于TOPSIS意见领袖综合评价方法对网络中关键意见领袖节点进行识别,应用改进的SIR模型模拟开源社区中用户跟随行为。[结果/结论]通过分别与由结构洞确定和灰色关联法确定的意见领袖在网络中引起的传播情况比较,识别出的意见领袖在传播率和传播时间等各方面都更能体现意见领袖的特点。[局限]SIR跟随效应模型没有体现社交网络中具体点对点的传播过程。