在线网络中信息的传播依赖节点交互,节点间相互的影响导致信息在网络中形成扩散。传统模型和实践中,往往依据社交连接的强弱来定义网络节点间的影响作用,且假设这种影响力在一次动态传播过程中保持不变。但随着应用的发展,网络中逐步演进出多种受控主体,典型如微博网络中的各类受雇的用户、被盗账号、水军等。他们受到外部的人为控制,表现出反常于自主用户的行为模式,通过相互的合作网络去诱导和影响真实用户参与到指定信息的传播过程中。这一运作使得节点间交互影响力发生改变,破坏了一般信息传播的自发特性,节点信息传播的动态因而发生变化,进而使其在指定信息的传播深度、广度和影响力等方面超越了一般情形的信息传播,形成一种新的传播模式。本文提出受控信息传播的分析框架,解释其潜层运作机制。在框架之下,本文给出了三个不同抽象层次的具体模型,以刻画受控主体合作影响下的新的传播动态。模型在合成网络上的数值模拟和真实大型Twitter网络上仿真分析证实了模型的描述和预测,受控的传播动态过程加速了信息的扩散影响力。针对受控模式之下如何最大化影响力的问题,本文在前述分析模型的基础上,从受控主体的最优化选择和其之间最佳合作网络的构建两方面进行解决,主体选择可以由模函数优化得到,而最佳合作网络可以在满足KKT条件下求解最优值。实验结果表明,最终传播影响力与网络结构有着密切的关系。基于真实大型微博网络的挖掘与分析,本文揭示了其上大规模有组织的营销网络,并给出了这一受控网络的结构分析和影响力评估。其结果表明,通过精心规划的“核心—边缘”合作网络结构,信息传播的影响力得到了大幅度的提升。