随着网络服务不断的发展,用户之间的关系越来越紧密,由网络用户和他们之间的关系构成的社会网络逐渐引起国内外一些学者的关注。本文通过引入社会网络来改善电子交易中买家处于信息不对称的弱势地位,降低买家的搜索成本,以促进电子商务的良性发展。　　 目前大多数电子商务信任模型的主要问题在于:(1)信任的影响因素分析相对不够全面；(2)计算综合信任时置信因子的确定方法相对不足；(3)信任计算模型抗攻击性相对较差。本文主要基于六度分割理论、结合了社会网络潮汐算法和证据理论来构建一种新的电子商务信任计算模型,该模型能在一定程度上提高网络中良好用户在交易中取得良好交易的服务率。本文的主要工作和成果如下:　　 1.通过分析信任的传播性,在电子商务信任中引入社会网络,并分析已有算法的不足,给出新的解决方案,结合证据理论在数据融合过程中的优势来解决推荐信任源存在的冲突,提出了基于社会网络的DS信任计算方法；　　 2.提出基于社会网络的电子商务信任模型,综合分析影响信任计算的因素；通过实验分析置信因子的取值范围,并设计实现了系统的主要模块和信任值的更新流程；　　 3.通过改进电子服务仿真实验平台,在网络中其他环境变量不变的前提下,分别模拟当交易量上升和恶意用户比率上升时对网络中良好用户得到良好服务的交易率的影响,验证了基于社会网络的电子商务信任模型的可行性,实验结果表明该算法对于恶意用户具有较好的抗攻击能力,该方法计算得到的信任值对于各种决策支持和个性推荐服务都具有较好的参考价值。