在这项工作中，我们研究了称为Facebook的虚拟社交网络。 全球数以百万计的人使用它，收集了虚拟元素和现实世界组件的组合。 我们建议使用概率模型来描述Facebook的长期行为。 该模型直接或通过建议在个人资料之间包括不同的友谊联系。 由于网络的高交互性，我们在假设马尔可夫动力学的情况下简化了模型。 建立模型后，我们提出了完全横向（CT）通信概念。 CT描述了反映个人档案行为的人际互动，并导致了评估此互动的估算器。 然后，我们介绍CT的弱点版本，称为分段横断面（ST）。 在此框架内，我们开发了估算器，可以对CT和ST进行假设检验。 然后，在ST上下文中，我们提出了性能指标来解决先验分割的质量