在人们的实际生活中，一个人的观点或决定的改变和形成一致是社会行为动力学研究中非常重要的方面。研究观点的形成过程和演变趋势，有助于揭露生活中各种舆论观点演化传播现象的本质特征，对进一步诠释和了解人类的复杂群体性行为的产生与演进具有重要的意义。观点的改变主要受两个方面的影响，一个是自身因素，即个体对自身观点的坚持程度;另一方面是信任集合或参考集合中其他用户观点值的影响。在研究用户观点的演化时，信任集合和参考集合如何计算就变得至关重要。　　以往关于观点或舆论的动力学演化研究，对于参考集合或信任集合的获取都只停留在概念阶段，并没有给出具体的计算方法。在很多社交网络中，用户间没有明确的显性信任关系，所以需要充分挖掘用户的在线行为信息，预测用户间存在的信任关系和信任程度。本文根据社交网络中用户的关注、评论、转发等互动行为信息，提出用户间的信任度的计算方法。基于信任度，来判断节点的信任集合，并把信任值作为对用户观点的影响力。　　在经典有限信任模型基础上，建立了社交网络环境下基于用户间信任的观点演化模型。用户下一时刻的观点并不是有了信任集合就会完全采用信任集合的观点，而是受自己和他人的共同作用的，所以利用个体坚持度、信任值来作为衡量自己以及信任集合和参考集合中元素对用户下一时刻观点值的影响程度，得出用户观点更新的方程式，并通过仿真实验，对比分析了用户观点随着各个因素的改变而发生的演化趋势。　　实验结果表明:用户的观点演化与用户的信任集合、参考集合、个体观点坚持度有关，考虑节点自信度的情况下，个体坚持度越高，越不容易形成一致性观点。当信任集合较大时，更容易形成一致性的观点。为管理用户在社交网络中的观点及网络舆论提出了引导策略。