随着互联网科技的迅速发展,社会网络服务也越来越受到人们的青睐,社交网络中不同个体之间可能是直接连接的,也可能是间接连接的,而所有个体之间连接的重要度和敏感性是整个社交网络分析的核心。当前主要是针对两方两状态社交网络进行研究,而随着社交网络的复杂化,两方多状态和多方多状态社交网络越来越普遍,因而研究两方多状态和多方多状态社交网络中个体之间连接的重要度及敏感性的大小具有重要意义。多值决策图(MDD)的提出,对于上述问题提供了很好的解决方法。MDD是基于香农分解理论提出的,具有不交化、多终端特性,适用于描述具有多状态特征的系统。MDD具有强大而灵活的特性,是处理复杂系统尤其是深入剖析系统设计机理、动态掌握系统性能方面的有效方法,也是可靠性研究领域越来越强有力的研究工具。本文第一章从实际背景出发,阐述社交网络的定义以及社交网络中的缺陷,并介绍了用MDD方法研究社交网络的现实意义;第二章从信任的定义、信任的评估、信任的传播和信任的敏感性分析四个角度,对前人的文献进行了总结与分析;第三章从系统可靠性框图与二值决策图出发,介绍了多值决策图的基本生成方式以及敏感性评价计算方法,并介绍了二值决策图中常用的敏感性及重要度分析指标一一Birnbaum重要度指标和关键重要度指标;第四章对两方多状态社交网络系统进行建模,对其敏感性分析指标进行推导证明,得出了敏感性指标及重要度指标的求解公式,并给出了相对应的数值算例,比较了各个链接对系统的敏感性以及重要度的影响大小;第五章研究了多方多状态系统的重要度及敏感性分析,通过拆分组合的方法,把多方多状态系统可靠性框图拆分成多个两方多状态子图,并基于第四章的研究基础对各个两方多状态子系统进行建模以及敏感性分析指标求解,然后,整合所有的子图,最终分别得出一般的多方多状态社交网络系统的重要度及敏感性的计算公式,并给出算例分析进行例证;在第六章,本文进行最后总结并展望后续工作。本文基于MDD方法,完成了对两方多状态以及多方多状态的重要度及敏感性分析的研究,从不同的角度进行分析说明,分别比较了同一社交网络中相同的边的各种状态对网络的影响差异,以及同一社交网络不同的边对社交网络影响差异,具有一定的理论价值及研究意义。