【摘要】大数据时代，收集到的数据维度越来越高，数据来源也越来越多。针对多源高维数据，本文提出了一种考虑数据源网络结构的多源高维数据整合分析方法，利用k近邻方法构建数据源间的网络结构，对于有网络连接的数据集的模型系数施加NetworkMCP惩罚来自动识别同质数据和异质数据，并利用MCP惩罚筛选每个数据集的重要变量，能同时进行各数据源的模型估计、变量选择以及数据源的子群识别。模拟实验表明，在不同的模拟设置下本文所提方法在变量选择、参数估计和分类预测准确率上都有良好的效果。最后，将该方法应用到房地产租赁评价数据上，利用经纬度位置信息构建数据源间的网络结构，可以很好地识别出房地产子市场，并在模型上具有更好的解释性。