距离代表着节点之间的相似度或关系密切程度。社会网络分析中，计算两个节点之间的距离的方法有很多种，例如曼哈顿距离法、切比雪夫距离法、明科夫斯基距离法和欧氏距离法等。

（1）曼哈顿距离距离法。

曼哈顿距离（Manhattan Distance）法或称绝对值距离法，是指两个节点之间距离为其值差的绝对值和，计算公式为：

式中，d为所求的行动者之间的距离；

xik为行动者i到行动者k之间的单一关系的值；

xjk为行动者j到行动者k的单一关系值。

（2）切比雪夫距离法。

切比雪夫（Chebychev）距离法，它是两个变量差中的绝对值的最大者，计算公式为：

式中，

dij为所求的两个行动者之间的距离；

xik为行动者i到行动者k之间的单一关系值；(www.daowen.com)

xjk为行动者j到行动者k之间的单一关系值；

max为取数值中的最大值。

（3）明科夫斯基距离法。

明科夫斯基（Minkowski）距离法是一种绝对幂的度量，计算公式为：

式中，

xik为行动者i到行动者k之间的单一关系的值；

xjk为行动者j到行动者k的单一关系值；

为两者差的绝对值。

可见，该公式是一种通用的距离计算公式，即当r为1时，变为绝对值距离公式；当r为2时，变为欧氏距离公式。