信任是人际交互的基本问题之一，它反映社会个体间的基本信念，在现实社会生活中信任关系是不可缺少的。随着互联网技术的飞速发展，在线社交平台不断涌现，虚拟世界成为了现实世界的重要补充，因此在线社会网络上的信任关系同样具有重要价值。目前不仅在现实社会，在线社会网络同样也出现了严重的信任危机，如电子商务领域中存在的虚假评论、新浪微博中存在的虚假“大 V”等。因此在线社会网络中的信任评估成为了跨领域、多学科人员关注的问题。　　本文主要针对电子商务平台上用户的交互行为和社会网络进行信任研究。该研究从计算机科学的角度，探索影响信任的主要因素，研究如何对信任建模、度量和预测，研究信任的演化规律等。　　首先，针对现存在线社会网络中信任关系网络的稀疏性问题，提出了一种基于信任网络和用户交互评价行为的信任预测框架。该框架提出了一种评估用户交互行为关系强弱的度量机制，结合用户间已建立的信任关系网络，综合评估预测用户间的信任与不信任关系，验证了关系强度对于信任建立的影响，发现了弱关系在信任传播中起到重要作用。该框架可以较为准确的预测未知的信任关系，并缓解信任关系网络的稀疏性问题。　　接着对信任的演化进行了研究。信任作为人类交互行为的副产品，会随着时间的变化而发生变化。为了解释信任的演化，提出了一种信任演化框架，该框架利用用户的兴趣偏好和信任关系的相关性，分析了用户的动态兴趣偏好对信任演化的影响，并根据动态的信任关系验证信任关系强度的变化规律。在该研究中发现用户兴趣偏好的变化呈现逐渐下降的趋势，与新信任用户的产生规律一致；对于信任关系强度变化规律的研究发现随着时间的变化，信任关系强度的变化很大，且呈现类似高斯分布曲线的变化规律。