社会关系的研究在社会学领域中一直是一个重要的话题。随着互联网技术与社会媒体平台的蓬勃发展,越来越多的人活跃在社会媒体中。这为社会关系的研究提供了一个新的途径。人们在社会媒体中的交互是现实社交在网络上的映射,这为通过社会媒体研究社会关系提供了可靠性。并且,海量社会媒体数据也为社会关系的研究带来了极大的便利。本文旨在通过社会媒体数据进行多元化社会关系画像。多元化主要体现在数据的多元化和方法的多元化。数据的多元化是指我们分别在人物言论数据和第三方言论数据上进行画像,方法的多元化是指我们分别基于表示学习进行非直观社会关系语义画像和基于主题分析进行直观社会关系语义画像,同时,基于不同的社会关系语义画像方法结合社会关系强度理论,本文提出了社会关系强度画像方法。进一步地,我们设计并开发了在线社会关系自动画像工具,对画像结果进行可视化展示,并提供了关系分类和聚类,节点合并,核心人物定位以及关系检索等功能。最后,本文分别基于安然电子邮件数据集和新浪微博数据集进行了不同画像方法之间的对比实验,包括不同画像方法对关系语义表示的对比实验以及不同画像方法对关系强度表示的对比实验。验证并分析了不同画像方法对关系语义以及关系强度表示上的一致性和差异性。