【摘要】近年来，随着信息、通信和技术的快速发展，决策者之间的关系也由此变得越来越紧密。在此背景下，决策者基于社会网络关系存在交互，社会网络群体决策会产生比传统群体决策更多的信息，信息不完全性、随机性以及决策者有限理性等因素都会导致群体决策结果与实际情况产生偏差。针对社会网络群体决策中决策偏好信息为定性概念的语言信息，且决策者之间存在信任度的群体决策问题，本文提出了一种基于云模型和PageRank算法的社会网络群决策方法并针对现有的云聚类算法拓展出了社会网络云聚类算法。首先，将语言信息转化为云模型；其次，基于社会网络拓扑图利用PageRank算法来计算每个决策者的权重；接着，使用社会网络云聚类算法将决策者分成几个子聚集并求出子聚集的权重；最后把云模型综合成方案云，利用随机模拟技术获取各个方案云的评分，给出方案的排序，并通过对比分析验证了该方法的有效性。