随着互联网的迅猛发展，网络在人们的生活中扮演着越来越重的地位，其用户数量也越来越多，如何从繁杂的网络信息中获取用户感兴趣的信息，成为数据挖掘领域的一大难题。研究发现，当前突发话题检测技术无法发现由新词组成的突发话题，导致突发检测不准确；当前话题跟踪技术不适合由短文本组成的微博网络；当前话题传播与预测尚处于初级阶段，基于微博话题无法准确的预测下个时间段的传播规模。基于以上发现，本文在已有研究的基础上，重点分析基于微博的突发话题检测、跟踪与传播预测技术。提出三个问题的解决方案如下：鉴于微博网络的用语灵活性，提出基于特征字的突发话题检测与跟踪算法，旨在快速的检测微博中由新词组成的突发话题。提出基于微博消息权重的特征字权重计算方法，提高特征字权重的准确度；定义“微博数窗口”，代替当前的“时间窗口”，提高检测系统的效率和检测大规模突发的速度；提出基于相似度和文档重叠度相结合的关联度计算算法，既保证了关联度计算的准确率，同时加快了计算速度；提出一种由突发检测算法演化来的话题跟踪算法，解决微博中漂移话题的跟踪问题。通过对病毒传染模型、消息传播模型以及话题传播模型进行深入的研究，提出一种基于微博粉丝关系、用户活跃度和影响力的话题传播模型。将微博用户集合划分为感染用户、易染用户和免疫用户三个部分，传播的影响因素主要有三个：感染用户对其粉丝的感染度，易染用户的活跃度和突发话题本身的突发性。然后通过分析感染用户和易染用户之间的粉丝关系，预测下个窗口内的被感染的用户规模。另外，本文沿用原有话题传播的“内外场强”概念，通过研究发现“内场强”和“外场强”有特定的比例关系。基于用户群的规模大小，本文给出基于用户的话题传播预测和基于规模的话题传播预测，前者结果更准确但是时间复杂度高，后者则更适合大规模数据。综上所述，本文主要根据文本的内容进行突发话题的检测与跟踪，针对现有突发检测算法无法发现有新词组成的突发话题，提出基于特征字话题检测与跟踪的研究思想。在话题传播预测中，充分考虑微博传播的线路和概率性，并结合病毒传播模型，给出基于用户的话题传播预测和基于规模的话题传播预测。通过实验验证了本文所提检测跟踪算法和预测模型，为突发话题检测与跟踪以及话题传播预测研究提供了一些新的想法，最后本文给出了系统的整体框架和对该领域的前景展望。