群组评价是一种针对复杂的专业问题进行多角度、由多评价主体进行观点综合的评价活动。相较于个体评价,群组评价借助其规模化与多样化,得到更加客观合理的评价结果,特别是交互式评价方法,通过评价成员的观点交互与不断修改能够获得满意度更高的评价结果。但随着评价问题的复杂化,群组规模的扩大化,传统的群组评价方法已经无法对评价信息进行较好的集合。针对这一问题,本文提出一种基于社会网络视角的交互式群组评价权重调整方法:在静态社会网络视角下,将个体的交互行为、信任关系以及评价信息等进行综合,对评价成员的特征进行系统的分析并分类进行权重调整,并基于交互式群组评价方法进行群组观点交互与修正,通过不同特征个体子组间权重调整与子组内权重客观调整进行两阶段赋权。进一步的,在动态社会网络视角下,当评价结果无法满足一致性阈值标准时,对群组中负面个体进行优化调整,通过交互式轮次推进不断更新网络结构与信任关系提升评价结果的可靠度。本文的主要贡献在于:第一,将社会网络中的概念引入群组评价问题中,通过个体在网络中的性质对其特征进行分析,使得群组中隐含的网络信息的到充分利用,使得赋权更加合理。第二,对群组中评价个体的特征进行了系统的介绍与定义,分析了不同评价行为所对应的特征,并利用特征权重进行交互式群组评价的两阶段赋权,对评价信息进行了全面的把握,提升了评价结果的一致性与接受度。