在物联网中,下一代互联网可以有效地推动人、社会以及智能物体之间的和谐互动,对智能物体之间和谐互动的研究促进了社会物联网的诞生与发展,主要涉及真实世界感知、数据传输、信任管理、数据共享和服务管理等方面。类似于人类社交网络服务,社会物联网定义了智能物体间的社会关系概念,提出了物体间的信任模式,保障物体间理解相互共享的信息,而关系管理功能允许物体自主选择与其他物体的关系,服务发现功能利用物体社会关系查找能够提供所需服务的个体,服务组合能够激活该服务,最终提供相应的应用服务。社会物联网中物体的感知自主性和社会关系是我们建立信息关联模型的资源和依据,而整体网络架构能够弥补单一智能物体的不足,提供更多机会或约束,使得的感知信息数据具有更高的完整性和价值。不同智能物体之间也存在一定干扰,社会物联网信息关联模型能够有助于理解物联网中社会关系模式如何影响智能个体,以及所产生影响的程度等,对感知信息数据的整体分析具有长远的研究意义。基于以上社会物联网研究背景以及建立信息关联模型的需求,本文提出了一种社会物联网信息关联模型,并对物理基础层、划分处理层、提取传输层、信息处理层和应用层的功能作出详细说明,利用社会网的相关研究理论对物体社会关系和位置感知信息数据进行分析。针对建立的传感设备网络,采用基于多目标聚类的传感社区划分方法检测网络中的社区,并给出传感社区划分算法的特性和算法描述。此外,针对PML(Physical Markup Language)归一化处理后传输到信息处理层的位置感知数据,提出了基于协同过滤的位置相关性计算方法,通过分析海量的位置数据,得到位置相关性矩阵,为应用层实现LBS(Location Based Service)推荐提供依据,并且给出了位置相关性算法的相关特性和详细算法描述。本文还提供了上述算法的仿真实验成果,很好地验证了上述算法的有效性和效率,为以后进一步深入研究奠定了基础。