在线社交网络中,信息通过网络中的连边,从一个人传到另一个人,从一个区域传到另一个区域,产生与疾病传播相似的效应。然而,由于传播媒介及传播实体的差异,在线社交网络中的信息传播又与疾病传播有所不同。其中,一个基本而重要的问题是,作为网络节点的个人,他所发出的信息在网络上如何传播,经历怎样的路径,会有怎样的影响力,传播的深度和广度是怎样的。这些问题对于我们深刻理解在线社交媒体信息传播、掌握传播、并利用传播实现趋利避害的目的有很大的研究价值和现实意义。本文结合复杂网络理论对微博平台的信息传播从以上各角度进行了分析,其中重点研究了微博信息传播网络的拓扑结构、微博信息传播量的时间分布、用户属性和消息属性对信息传播模型的影响等问题,并对微博消息转发的预测进行了研究。本文从微博信息传播的拓扑结构入手,进而对微博传播的影响力、微博传播量的时间分布进行分析,发现了消息类型的不同、用户节点属性的不同对消息传播结果具有显著影响。通过大量的数据分析,发现粉丝量特大的明星用户发布的消息往往呈现出波纹式传播模型,传播层次相对较浅。时效性较强的微博消息的传播量时间分布通常是一个长尾分布,而搞笑型、技巧型、教育型微博消息的传播模型呈现多样、爆发点随机等特征。分别对相同用户的微博记录进行抽样,发现一个微博用户的消息传播模式大体是相似的；然后对由不同人发布的相同内容消息进行抽样分析,发现不管用户的属性(粉丝数,转发量,所属分类等)有何不同,同一消息内容的传播模式总是相似的。这些结果对于我们深刻了解在线社交网络信息传播规律具有理论和现实意义。