● 摘要
人类生活在由通信网、互联网、传感网等相互融合所形成的混合网络环境中。收集和分析人类在混合网络环境中留下的数字足迹，有助于理解并支持人类的社会活动。通过对人类及其社会行为的科学理解，可以提高我们的日常生活质量，如减少交通拥塞、限制疾病传播和优化公共资源调度。因此，对基于人类移动数据的社会关系网络构建方法的研究成为了目前的研究热点和难点问题。本文的主要研究内容为：
1．分析移动数据亲密度影响因素，完成影响因素的选定、权值确定和量化表示。
社会关系网络节点间的移动数据亲密度由各影响因素综合作用得到，本文通过研究现实人际交往行为，运用德尔菲法确定了影响节点关系的四个主要因素，应用模糊层次分析法结合移动数据亲密度影响因素问卷调查对影响因素的权值进行了确定，并完成了各影响因素的量化表示。
2．设计移动数据亲密度计算模型，通过使用一款智能手机应用采集人类移动数据，通过对所得数据进行计算，分析基于移动数据的社会关系。
基于节点关系基本模型，本文分析设计了移动数据亲密度的量化表示方法，并设计了移动数据亲密度计算模型。接着本文设计并使用了一款智能手机应用软件，以实现GPS信息和蓝牙交互信息的采集。综合该软件各项功能，本文完成了移动数据采集实验，并根据数据采集实验所得到的结果对移动数据亲密度进行计算，最后进行了社会关系类型分析。
3．为了验证模型的有效性和正确性，本文设计了问卷调查亲密度计算模型，完成相关社会关系情况问卷调查，并对个体及群体研究结果进行分析和验证。
本文设计了问卷调查亲密度以及间接问卷调查亲密度的计算模型。问卷调查亲密度具有主观、模糊和有向的特性，并且也需要进行相应的量化。间接问卷调查亲密度的计算基于问卷调查亲密度，计算方式分为串联计算和并联计算。本文通过社会关系问卷调查，获得实验者基本情况、实验者社会关系情况。通过算例分析，验证了模型算法的有效性和正确性。它可以有效地反映实验者之间关系的亲密程度，实现了基于人类移动数据的社会关系分析的研究。