SNS简称社交网络,兴起于美国,引入国内后迅速发展,社交网络是一个网络平台,建立人与人之间的社会关系,个体之间相互互动,形成人脉网络。个体之间的关系是多样的,可以是亲友、同学、同事,亦或者陌生人,个体之间通过兴趣爱好、信息转发、信息评论等多种方式建立联系,自动的形成无意识的“朋友圈”,并随时间进行动态更新。移动互联网的发展,更促进了SNS网络的壮大,用户通过手机可以随时随地分享自己关注的信息与圈内朋友进行互动,别的用户可以通过关注、评论与转发分享给更多的人,形成更大的朋友圈。目前国内新浪、腾讯、校内网等拥有大量的用户群,朋友圈、兴趣组也异常庞大,每天产生大量的信息数据,虽然很多情况下用户的行为都是随机的,但经过数据分析与挖掘用户行为,发现数据背后的人脉网络,产生巨大的经济效益。很多公司已注意到用户背后的价值,已开始对用户行为进行分析,用于商业应用,如淘宝、京东等网站,通过相似用户特征库的分析,及用户交易信息,可以为相同兴趣的用户推荐优质的产品,大大节省用户挑选产品的时间。可见,信息网络正从用户被动获取信息的模式向系统推荐给用户优质的信息模式转变。微软也通过人际关系的分析,开发出“人立方”系统,可以让用户迅速发掘自己的人脉关系。本课题以社会网络为基础,通过采集第三方SNS用户特征数据和行为数据,对用户信息进行提取、分析、清洗、归类,形成用户特征库,建立信任模型,并根据信任算法推算相互之间信任度,挖掘整个SNS网络的人物关系架构。目前国内采用方法众多,有通过协同过滤、内容过滤等方式进行分析,各有利弊,本课题以信任模型为基础,展现用户人脉网络图。