随着社交网络和移动通信技术的飞速发展,以微博、微信为典型代表的网络社交类应用得到了人们越来越多的关注。在线社会网络的实时性、交互性给信息传播带来了极大的便利,同时也给舆情管控与国家安全带来了极大的难度与挑战,因此,对具有多维度属性的在线社会网络上的意见传播研究具有重要理论和实际应用价值。然而,以往基于病毒学的传播动力学研究不能直接用于刻画在线社会网络,因为在线社会网络中用户和关系都是异构的。本文以正负关系网络为研究核心,围绕正负关系网络中的网络特征测量提取和以正负关系网络为传播网络的观点传播模型与仿真展开研究。论文主要研究内容和贡献如下:(1)针对正负关系网络的基本属性,开展网络测量与对比分析。本文选取了两个典型的实证网络数据集:显式关系的“Slashdot”数据集和隐式关系的“方韩大战”数据集。从出入度分布、小世界特性、无标度特性、同配网络、结构平衡性等网络特征方面进行了测量对比;此外,本文还采用基于度排名方法和k-shell方法对网络节点的重要性开展挖掘和对比,发现两个实证数据集中一些低度数节点也会在网络中占据重要的位置,具有较大的传播影响力。(2)针对观点传播过程中的认知一致性现象,研究了基于演化博弈与结构平衡的观点传播模型与仿真。本文将观点交互过程表示为演化博弈过程,并且通过抽取三角关系来描述个体间的结构平衡状态。在构造的正负关系网络中,以网络中的三角关系节点所持有的观点作为观点更迭的依据,然后对结构平衡条件下观点演化的稳定状态进行分析,最后进行了仿真实验。结果表明,平均度对最终收敛观点和收敛时间的影响较小,而结构平衡概率参数、收益放大系数对观点传播的影响较大。(3)针对传统的观点传播模型都是基于单一固定关系属性,研究了基于扩展SIR模型与个体选择的观点传播建模与仿真。基于正关系(朋友关系)个体间传播相同观点,负关系(敌对关系)个体间传播相异观点的假设,在传统的SIR传染病模型基础上,本文对其进行了扩展,构造了正负关系网络上离散观点的传播模型,并考虑实际传播网络中个体在舆论传播过程中所扮演的不同角色,设计仿真实验。在“方韩大战”实证网络数据集上的仿真实验结果表明,关系权重对最终的传播扩散比例影响不明显,传播放大系数对观点传播的促进作用较明显,初始传播节点的选取范围对观点传播影响很大,选取的节点入度越大,传播效应越明显。综上所述,本文针对正负关系网络的基本属性开展了对比分析;通过将观点交互过程表示为演化博弈过程,抽取三角关系来描述个体间的结构平衡状态,建立了观点传播模型;基于扩展的SIR传染病模型,建立了正负关系网络上离散观点的传播模型并开展了数值模拟,取得了有效的结果,研究成果具有较强的理论意义和应用价值。