由于信息传播过程中高度的随机性、开放性、模糊性、自组织性等特性，使得信息传播的环境人际关系网络也越来越复杂，造成分析和挖掘出符合现实的人际关系网络也更为困难。目前采用复杂网络的基本模型作为信息传播的载体，并不能很好的再现真实人际关系网络的特征，该问题一直缺乏有效的实验方法进行研究。近年来在复杂系统研究领域，微观个体和宏观整体相结合方法的提出，为解决这一问题提供了新的思路。本文首先从微观层次上挖掘出个体基本属性，以复杂网络四类基本模型为人际关系网络的初始模型，接着引入遗传与变异的思想，提出个体遗传和变异的适应度，然后从宏观层次上挖掘特定人际关系网络的特征，最后基于“社团平衡理论”的“利益驱动机制”给出网络演化规则，生成基于个体多特征的人际关系的网络。在建立的人际关系网络平台上，通过多次数值仿真和社会网络分析计算，我们发现，基于上面规则建立的复杂人际关系网络具有高聚类和较小路径长度以及明显的富特性，与初始网络关系不大，网络中存在孤立节点，比较符合我们对真实人际关系网络的认识，与基本模型之间的差异都能通过建模规则中体现，反映出该网络建模规则的可行性，另外灵活的实验设计平台可以减少偶然因素，为信息传播的环境建模提供了一种新的方法。