1.社交网络基于辅助决策的双尺度信任感知方法，其特征在于，包括：利用网络实体已有服务满意度计算网络实体的信任度，包括：

网络实体的信任度为网络Ik内其余所有实体对实体i∈Ik的空间服务满意度的加权和，表示为：其中， 为任意实体i∈Ik关于服务S∈S在时刻t∈τ状态n∈U的空间服务满意度，mk为第k个团体Ik的成员个数，τ为系统产生的所有服务离散时间集合，S为服务类型集合；Mk为第k个团体中满足条件的实体总个数；rij(S)为实体j∈Ik与实体i∈Ik关于服务S∈S在t∈τ状态n∈U的相关一致性，代表两个实体i,j∈Ik间的服务满意度相关性；

利用信任测量函数检测所述网络实体的信任度，根据网络实体的当前信任偏离度，将实体归入系统设定的信任类型，并调整所述网络实体信任度；

所述信任测量函数采用以下方式：

其中，size(G)为真实性检测中对象集G内实体的总个数， 为实体i认为实体p∈G拥有的信任度， 为实体p的真实可信度；若f(G)＝0,系统认为在集合G内的所有目标实体均可信；若f(G)≠0，则认为G内存在不可信目标实体；

所述网络实体的当前信任偏离度，采用以下方式：

在n状态任意实体i∈ξ的信任偏离度Δn(i)为实体真实信任 与在ξ内的其余实体认为实体i拥有的信任之间差值的平均值，表示为其中， 为实体p∈ξ认为实体i拥有的实际信任，ξ表示待判定集合，为实体i的真实信任；Mk为第k个团体中满足条件的实体总个数。

2.根据权利要求1所述社交网络基于辅助决策的双尺度信任感知方法，其特征在于，在调整所述网络实体信任度之后，还包括利用网络实体的信任度来辅助均衡网络负载，包括：优先选择相对可用性usability(i,t)>θu， 的实体作为提供服务的实体，其中，usability(i,t)表示实体的可用性，θu为当前时刻可用性门限值，θT为当前时刻实体信任度门限值， 对网络实体当前信任度进行调整后的信任度。

3.根据权利要求2所述社交网络基于辅助决策的双尺度信任感知方法，其特征在于，在辅助均衡网络负载之后，包括对网络实体的性能进行评估，包括：利用实体的真实信任度与其他实体认为其实际信任度平均值之间的偏离程度评估实体的敏感度。

4.根据权利要求2所述社交网络基于辅助决策的双尺度信任感知方法，其特征在于，在辅助均衡网络负载之后，包括对网络实体的性能进行评估，包括：利用信任敏感度的均方误差评估实体的稳定性。

5.根据权利要求2所述社交网络基于辅助决策的双尺度信任感知方法，其特征在于，在辅助均衡网络负载之后，包括对网络实体的性能进行评估，包括：利用参数绝对值或者相对值评估实体的负载量。