在社交网络不断变化过程中,从微观变化层面上观察,各种信息在个体之间相互传递和改变,从而个体之间关系会根据接收到的不同信息发生不同的变化,这种关系在演变过程中可能增强或破裂;从宏观变化层面上观察,由于网络中个体的非线性相互作用,网络会形成一定的结构和功能。因此从两个方面剖析网络是非常有必要的。目前研究者大多关注单一类型网络的剖析,或者分析某一网络的特征。对网络这些特性分析固然重要,但是网络的特性都是由个体的相互作用形成,所以对个体之间的耦合关系研究是很重要的。并且针对单一类型的网络进行剖析不能反映社会网络的普遍现象。另外近几年的网络结构剖析研究几乎都是从网络中筛选相似特征的个体归为同一簇或者同一组。然而,现在的许多社会现象表明,这种根据相似特征或者某个功能的分层结果并不符合社会中普遍的现象,现实社会每个团队中通常都包括不同特征的个体。注重团队多样性才能顺利完成各项任务,使整个网络发展壮大,核心-边缘结构正好满足了这种关系。此外,还需充分了解网络的特点和网络中原有的层次结构,才能提高网络安全性和加强对网络的管理。1966年弗里德曼（J.R.Friedmann）根据区域发展、经济增长等理论提出了核心-边缘（Core-Periphery,CP）结构的理论。他认为核心区域为经济发展迅速、人口密集的城市;边缘区域为经济相对比较落后,人口稀疏的偏远地方。到1999年Borgatti等人提出核心-边缘结构的矩阵表示法。后来有很多学者对核心-边缘结构的网络进行了研究。目前针对这方面的研究还停留在把单一网络分成两个部分（核心和边缘）。本文发现不止是特定的某一网络或者某一类网络,很多社会网络都普遍存在多层核心边缘结构,而且网络中个体之间的关系很多也是符合核心边缘结构。本文从一个全新的角度,利用网络矩阵结构特点并结合核心-边缘结构一些性质对网络进行分析。通过对网络中核心-边缘结构关系强度的计算,验证了网络中存在很强的核心边缘结构关系。而且本文首次提出能够适合任意一个网络的基于矩阵对网络剖析的算法（Matrix-based Network Anatomical Algorithm,MNAA）,用于解剖出各种网络具有的层次和层次间存在的核心-边缘关系,以及每个层次内个体之间的核心-边缘关系。本文的研究主要分成三个部分:（1）对所有网络进行分类。任意的一个网络,节点之间的连接情况是不同的。因为本研究需要适用于任何一个网络,所以我们需要对网络进行分类。首先对节点的矩阵进行度排序,使网络矩阵的特征更加明显。然后网络根据矩阵的特征归为三类。（2）网络分层。本文根据每一类的特征按照合适的方式将网络分层,使网络的结构更加清晰,便于分析。分层之后,再通过理论和实验分析,大部分网络层次间都符合核心-边缘结构。（3）分析层次内节点之间的关系。在社会网络分析中,本研究首次提出并验证了网络层次中的多层CP关系,而且普遍都存在这样的关系。在大量的生成网络和真实网络上进行了对比实验和验证实验。实验证明了网络中的层次间节点以及层次中的节点之间有很强的CP结构关系。同时通过对比,验证了本文提出的算法具有很大的优势。