社交網路是由節點和邊構成的複雜網路結構，其中節點代表個體或實體，邊代表它們之間的關係。社交網路可以包括線上社交媒體平台，也可以包括我們在現實生活中建立的面對面社交關係。社交網路中的個體之間的關係表示為邊，將社交網路中的個體(如人、組織、物品等)抽象為節點。
社交網路分析的基本原理是將社交網路中的個體(如人、組織、物品等)抽象為節點，個體之間的關係表示為邊。社交網路的理論基礎主要源於六度空間理論，由哈佛大學的著名社會心理學教授斯坦利·米爾格蘭姆提出，即你和任何一個人之間所間隔的人不會超過6個，也就是說，最多通過6個人你就能夠認識任何一個陌生人。
圖卷積網路是社交網路分析中發揮重要作用的深度學習模型，其核心思想是通過卷積操作在圖上進行信息傳播和聚合。圖卷積網路可以有效地捕捉節點之間的關係和結構信息，從而在社交網路分析中發揮重要作用。