利用社交网络大数据进行用户影响力分析，有助于识别网络环境中影响力强的用户实现其社会和商业价值。传统方法无法高效处理海量社交网络数据，定量准确地分析用户影响力，为解决该问题，提出一种基于PageRank算法的改进的用户影响力评价模型。综合考虑了用户连接程度和活跃程度，并以支持大规模并行图计算的SparkGraphX为工具，快速高效地实现了微博用户影响力的定量分析与评价。实验结果表明，所提方法效率更高，得到的用户影响力结果更接近真实情况。