近几年,对社会网络信任机制的研究成为学术界研究的热点,社会网络是一种典型的复杂网络系统,它随时间演化,不断有新朋友加入与老朋友淡出,并进行着多种复杂的社会活动。在社会网络中,信任被定义为一种在社会的实际交往中一个人对另一个人的预期及信念,因此社会网络中的信任指的是人与人之间的人际信任。这种人际信任会根据环境的改变而随之改变,但个体可以通过社会学习而使信任变得稳定,并且这种信任程度可以通过个体的理性计算以及情感认知而得到。人际信任主要存在于人际关系中,指在人们之间的交往过程中所形成的直接关系。因此,可以看出这种人际信任关系是社会网络中的核心关系,它不但可以稳定社会关系,还可以解决社会关系的复杂问题。社会网络系统具有典型的演化特征,所处的环境具有典型的社会生态性,其信任演化整体上呈现出从“无序”到“有序”的自组织过程。近几年,一些学者开展了对社会网络实体信任行为的演化性、复杂性以及模糊性的研究,这些研究成果有效地推动了动态信任演化预测理论研究的发展,极大地丰富了人们对动态信任演化的进一步认识。了研究社会网络的信任机制,本文的研究内容包括以下四个方面:(1)为了提高社会网络的信任水平和网络演化的收敛速度,将复杂网络引入到社会网络信任模型当中,利用复杂网络的小世界特性和无标度特征解决社会网络的实体信任评估和搜索问题。在实体搜索过程中,综合考虑网络的搜索效率以及节点的可信性,通过复杂网络的小世界特征和无标度特性,提出一种解决社会网络可信实体的搜索策略的新思路。(2)针对现有社会网络信任度量模型大多没有考虑实体历史行为数据的时效性问题,即历史行为数据为信任度量提供信息价值的时间衰减性问题,且不能有效地处理恶意节点的策略性动态改变行为等问题,本文研究历史行为数据和信任属性特性相结合的动态信任度量方法,建立一种基于遗忘曲线的社会网络多维动态信任度量模型,引入直接信任和推荐信任来建立社会网络信任度量模型,并建立相应的激励机制来激励节点选择高可信的策略作为自己的首选策略。(3)基于社会网络的演化特征,及所处的环境具有典型的社会生态性,本文基于信任度量结果建立社会网络信任演化模型。由于Logistic方程能够反映出复杂网络的自组织特性,因此,本文将Logistic模型的思想引入社会网络信任演化模型的创建中;并引入多策略博弈思想,以更准确地模拟实体间信任关系的演化趋势;并通过加入激励惩罚因子,使得社会网络系统能够更快地收敛到演化稳定状态,并有效地激励了实体对信任策略的选择。(4)针对社会网络信誉系统中On-off恶意攻击问题,本文提出一种基于赎回机制的社会网络信任惩罚函数。当恶意节点攻击其他节点时,该恶意节点的信任值将受到惩罚,并且随着攻击的增加,对恶意节点信任值的惩罚力度也随之增大。然而,当节点恢复正常时,其信任值可以被赎回,但是赎回的权值要小于惩罚的权值。从而增强信任系统抵抗On-off攻击的能力,提高系统抵抗恶意攻击的敏感性。本文基于复杂网络特征研究社会网络信任评估机制。基于心理学理论对社会网络实体进行信任度量,并根据生物学理论研究社会网络的信任演化模型,研究网络个体间的信任关系演化问题。基于社会个体与环境之间的关系,建立社会网络的多策略信任演化模型,并建立相应的激励惩罚机制,从而优化社会网络的性能,提高社会网络的信任水平。