人类社会的网络化在提高人类生产水平和生活质量的同时,也带来了一些负面影响。由于资源配置缺乏合理性、收入分配缺乏公平性、贫富差距较为明显等问题,使得社会冲突不断、各种矛盾升级,并引发了一系列群体行为事件,对公共管理、社会安定和国家安全造成了重大影响。而这些事件背后存在一个共同的原因,即用户行为的传递性。行为的传递是人类社会进步的象征,覆盖了社会生活的各行各业。随着社交网络平台的兴起和参与到网络社交用户群体的壮大,群体行为越来越具有可预见性。研究社交网络中群体行为的演化机制有助于更客观地认识人们的行为动机,对市场营销、舆情管控等都具有重要的实用价值和理论意义。本文基于复杂网络相关理论,结合社交网络结构特性和用户行为特性,构建社交网络群体行为演化模型,力求探索驱动用户进行行为传递的内在驱动力,其主要工作如下:1.为了研究复杂网络中群体行为形成的内在驱动,提出一个基于策略扩散的群体行为演化模型,该模型首先分析策略扩散过程中影响策略更新的因素,并定义三个影响指标:环境作用力、策略差异、策略权威度,然后采用Topsis评价方法对以上三个影响指标进行综合评价,得到最优的策略更新方案,同时使用策略稳定性、社会相异度、局部合群度三个评价指标对网络群体行为的演化情况进行评估。最后,采用多个数据集进行实验仿真,实验结果显示提出模型不仅具有可行性,而且能够很好地描述策略扩散过程中群体行为的趋同特性。2.为了更进一步地探索群体行为演化的内在驱动力,提出一种多粒度群体行为演化方法,从节点级粒度、邻居级粒度、社团级粒度以及社会级粒度来分析影响群体行为演化的决定性因素。首先,从不同的粒度计算节点产生群体行为倾向的概率;其次,借助传染病模型仿真节点在不同粒度下的行为演化情况,从信息传播层面描述群体行为的演化;最后,分析影响群体行为演化的因素以及单一环境和复杂环境对群体行为的影响,动态还原网络中群体行为的演化过程。