随着互联网的不断发展,各种社交平台的不断涌现,人与人之间的联系越来越紧密,交流与交往的方式也越来越多样化。为了更好的分析、理解这些社会现象,社会网络分析逐渐成为计算机领域的一个研究热点,即利用计算机技术研究社会群体之间的关系以及群体成员之间互动所导致的一系列社会现象。社会群体的产生、社会习俗形成等社会群体动态行为的研究一直是计算机科学和人工智能领域的重要研究课题。将一个群体中所有成员团结起来,形成具有凝聚力的群体在很多情况下是很有必要的。这对社会合作、社会习俗形成等相关研究具有重要的意义。因此,对社会凝聚力与社会群体动态行为之间关系的研究是非常重要的,而这种全局的观点自然需要引入博弈论的思想。联盟形成问题是合作博弈中的重要研究方向,通常也称为联盟博弈。联盟博弈模型常被用于解决资源分配、社区形成等问题。目前,关于联盟形成的研究主要集中在如何形成稳定的联盟结构、如何通过联盟的形成促使社会资源得到更好的分配等。然而,大多数研究都没有考虑到通过对网络结构进行一定调整的方法来形成稳定的大联盟（即,群体成员共同加入一个联盟）从而促进整个社会群体凝聚力的形成。本文,研究了一个基于合作博弈的社会群体动态行为模型——影响力博弈模型。从传统的网络结构出发,基于该模型对社会凝聚力进行了定义,本文指出当一个网络中所有的节点都选择加入同一个联盟从而形成一个稳定大联盟时该网络则是具有社会凝聚力的。此外,本文通过对具有社会凝聚力的网络结构的研究,提出了促进网络社会凝聚力形成的推荐机制（即,核心边缘算法）,该算法为网络社会凝聚力形成提供了一种参考,通过在人工生成网络和现实网络中进行模拟实验对所提出的算法进行了分析。本文的主要研究内容有以下几个方面:（1）本文提出了合理且易于理解的合作博弈模型——影响力博弈模型。该模型不仅考虑到了联盟中影响个体成员收益的因素,同时也考虑到了个体加入联盟时所需的支出。在该模型中认为个体最终能获得的收益是与他们的支出与收入都是有关的,这也是在联盟形成过程中个体选择加入联盟的依据。（2）基于影响力博弈模型,本文从传统的网络结构的研究出发探讨了什么样的网络结构是具有社会凝聚力的。本文从理论上证明了完全图、标准核心边缘（Normal Core Periphery,简称NCP）网络和满足一定条件的近似标准核心边缘（Approximate Normal Core Periphery,简称ACP）网络是具有社会凝聚力的。这为后面研究如何形成具有社会凝聚力的网络的研究提供了理论支撑。（3）本文基于核心边缘（Core Periphery,简称CP）结构,提出了如何形成具有社会凝聚力的网络的算法。该算法将网络分为核心层和边缘层,然后通过增加核心部分节点与边缘部分节点之间的连边,从而促进一个网络的社会凝聚力的形成。核心层节点的选择是该算法的重点,基于个体特征和团体两个不同角度的考虑,本文提出了基于重要节点的核心边缘算法（Core-Periphery Strategy Based on Important Node,简称CPIN）、基于最大团的核心边缘算法（Core-Periphery Strategy Based on Maximum Clique,简称CPMC）、基于谱聚类的核心边缘算法（Core-Periphery Strategy Based on Spectral Clustering,简称CPSC）。（4）为了验证所提出的算法的有效性,本文在3种不同的人工生成网络（无标度网络（BA）,随机网络（ER）,富人俱乐部网络（Rich-Club））和11种现实网络中将本文所提出的算法与前人所提出的算法进行了仿真对比实验。并通过仿真实验对本文所提出的算法性能进行了分析总结。