社交网络的本质在于借助社交网络能够快速形成社会舆论,进而影响人们的思想和行为。然而,负面的群体行为影响社会的稳定。现有的群体行为引导方法一般包括:政治限制、主流媒体引导和雇用大量人员发布正面信息等,但这些方法过于简单、效率低下,很容易造成参与者的反向认知、情绪累加和政治冷漠等问题。因此社交网络中基于智能体的群体行为引导的研究受到越来越多的关注。基于此,本文的主要工作如下:(1)概述了群体行为引导的相关背景和研究意义,分析了社交网络群体行为的研究现状,并详细的阐述了相关领域的概念、方法。(2)根据社交网络中群体行为的研究,提出了一种群体语义行为的提取方法。首先利用主题模型对数据集进行文本语义挖掘,接着利用皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度,构建一个语义社交网络,然后利用社区发现算法将构建的语义社交网络划分成社区,最后对社区进行语义行为的提取。实验结果表明,我们提出的方法能正确地提取群体语义行为。(3)根据上述群体语义行为提取的结果,将语义行为中心作为智能体。提出了一种基于智能体的行为引导的方法。具体地说,首先根据群体语义行为提取结果初始化用户的行为。然后利用智能体根据一个动态控制机制来引导社交网络中其他用户的行为,使社交网络中的用户尽可能少地参与负面的行为。模拟实验结果表明,我们提出的方法能有效地引导社交网络中的群体行为。