大量社会媒体网络平台的广泛使用带来网络媒体大数据。单网络上的用户数据往往具有分布不均衡、噪音大、动态变化强、质量良莠不齐等特点,异构网络对齐成为多源数据融合、挖掘网络媒体大数据价值的首要前提。通过对异构网络对齐的国内外研究现状进行综述,从计算因素的角度阐述了异构网络主要技术路线,并对其应用研究现状进行分析。最后,指出面临的挑战问题,为网络媒体大数据研究者们提供参考。