【摘要】传统上用来发掘意见领袖的方法主要有指标权重法和社会网络结构挖掘两大类，但是单纯靠指标权重法发现意见领袖受研究者的主观影响较大，而社会网络结构法中用户间关系较难挖掘且对用户其他属性的衡量有局限性，故而引入了基于粗糙集和ＡＨＭ算法相结合的综合指标权重算法，充分综合主、客观指标权重挖掘意见领袖，避免了使用单一方法的弊端。通过对新浪微博中热点事件的实例验证，比较了粗糙集－ＡＨＭ、ＡＨＰ、社会网络挖掘三种算法的结果，并总结出了本方法计算简单，对用户关系数据依赖程度低、指标评价更加客观的特点。