随着互联网正逐步发展成为无处不在的信息计算和传播平台,社交网络技术融入信息社会。类似微博客、论坛、微信等社交媒体应用的出现和迅猛发展,用户可以在这些在线社交网站上表达观点、交友互动,从而每天都有数亿计的信息产生。在微博网络上重建话题的传播路径在学术研究和网络安全方面都有很大意义,不仅可以应用于微博溯源,而且可以展示话题信息的传播情况,对传播分析起到指导作用。因此,话题传播路径重建是进行微博的传播态势分析和舆情监控等领域研究的重要基础。本文提出了一种基于时间和内容的用户话题传播历史的重建方法。在基于话题发现将表述相同话题的博文聚集到一组的基础上,对社交关系、内容和时间等影响传播的因素进行考虑,提出了一个话题传播概率。然后,以反向传播的方法获取信息来源节点,以获取一个话题在社交网络中的传播路径过程,构建话题的历史传播路径图。通过信息传播路径图,可以便速找到话题的起源,同时可以直观的看到一类意见信息的聚集趋势和真实的传播走向以及可能的爆发节点,以有效支持类似话题的传播预测研究。本文的主要工作包括:首先,通过对影响传播的因素进行分析研究,确定要研究的几个影响因素;其次,通过分析现有文本相似度算法,在考虑实验背景和文本传播特点的基础下,提出了基于词语的改进的加权Jaccard文本相似度计算方法;然后,通过对不同话题受时间影响的传播特点进行研究,以及考虑了社交关系和内容两个因素,设计了一种计算话题传播概率计算方法,用于计算两个用户之间可能存在的隐式传播路径的概率;接着,通过文本处理和转发关系构建显式传播路径,通过话题传播概率计算构建隐式传播路径,并结合这两种方法得到话题的历史传播路径图。最后,通过实验验证了本文工作的有效性。