随着互联网的高速发展,尤其是web2.0时代的到来,社交网络迎来了一次翻天覆地的变化,其中新型在线社交网络——微博成为了当今人们交流、互动的主要手段之一。与此同时,微博所具有的即时、互动、开放的传播特点为非正常特定目的信息的传播提供了极大的便利,’如利用微博平台制造假新闻攻击竞争对手等。这些信息容易误导用户,为企业和社会造成损失。研究非正常特定目的信息的传播有利于加深大众对于“信息炒作”行为的理解,为非正常信息检测提供理论依据。本文针对非正常特定目的信息传播展开研究,以典型的新浪微博上水军集团的信息传播为例,对非正常特定目的信息传播形成系统的认识。主要研究工作包括：第一、围绕新浪微博中非正常特定目的信息传播活动,‘提出了一个层次结构模型,对微博上发送这类信息的垃圾账号的组织体系提出一种假设并验证了这个体系的存在。第二、利用机器学习的方法针对非正常特定目的信息及其传播账号展开分析,.即从新浪微博汇总提取粉丝数量大(通常超过10万)同时影响力大的“大号”,从这批账号微博的转发列表中抓取数据,利用机器学习的方法进行判定和分析。第三、利用图形化工具针对新浪系统中的微博传播情况展开研究,直观地展示非正常特定目信息传播和正常信息传播在传播模式上的差别。本文提出的非正常特定目的信息传播集团的模型可以从整体层面上对该集团进行探测,为今后垃圾账号的研究提供了新的思路。