随着web2.0等技术的发展，网络用户规模的不断扩大，微博、微信等社交媒体已经成为大众交流意见的重要平台。在线社会网络中用户意见交互行为的灵活性强，权限自由等特点，使得任何人在任何时间、任何地点都可以在在线社会网络中进行信息和意见的交互。用户在线参与交互行为时间的异质性，使得在线社会网络中用户的交互具有间歇性和复发性。而根据“主要认知偏见”理论，个体在交互的过程中会依据其对自己意见的不确定性，决定接纳或者是拒绝邻居的意见。个体的不确定性越小，那么个体对自己持有意见的确定性越强，越不易接受其他人的意见。网络中意见交互的这些特点为网络中意见的管理带来了巨大的不确定性，所以有必要对其进行深入的研究。　　本文首先基于个体交互行为的时变性，提出在线时变网络概念模型，表示用户在线交互行为的异质性带来沟通渠道的时变性。然后采取自下而上的基于Agent的建模方法，在经典的有限信任模型——Deffuant模型的基础之上，综合了个体间趋同避异的社会关系调整机制，设计了在线时变网络上的有限信任意见动力学模型（TND模型）。最后通过仿真实验探究在线时变网络分布、个体间的信任阈值等对在线时变网络社区中意见的演化以及朋友关系网络结构演化的影响。具体研究结论有以下几个方面：　　（1）信任阈值d影响了意见的相变，在线时变社会网络的分布影响了相变点和相变程度。由于网络中个体活跃性的引入限制了个体的交流，加剧了网络中“百家争鸣，百花齐放”的现象。只有当网络中个体所持有的“主要认知偏见”足够大时，网络中的意见社区才会达成共识状态。也就是若要使网络社区中的用户关于某一事件、产品等的意见达到共识，那么网络中的用户必须有更高的包容性，因此要想避免意见的剧烈冲突，要引导用户加大自己的确认偏差范围，对任何的事件或观点进行多方面求证。　　（2）在线时变网络的分布影响对立社区间的意见冲突程度。在微博等在线社交网络中若要减小对立社区间的意见冲突，政府或者大众媒体等需要加强对网络中舆情的引导。　　（3）意见社区的状态以及个体的活跃性会影响意见交互过程中个体的稳定性。所以在微博等在线社交网络中若要积极的管控网络中的舆论，政府以及大众媒体需要密切关注网络社区中活跃性高的个体。　　（4）意见社区的状态以及在线时变网络分布会影响意见演化过程中系统的稳定性。所以若要更好的控制网络中的舆论，需要在事件爆发时就第一时间给与正确的引导，保证舆论向正确的方向发展。　　（5）意见社区状态影响朋友关系网络的平均路径长度、聚集系数以及模块化程度。所以类似微博等在线社交网络中经常会出现“朋友推荐”的机制，以此来引导网络形成意见共识的状态。