近年来,微博平台以其独特的集社交与信息传播为一体的新媒体平台,给人们提供了思想、观点、视频和图片交流的自由。微博一方面促进了人们之间的交流;另一方面,高度的自由度也给网络谣言、诽谤、谩骂等网络暴力提供了温床,给社会和个体造成了极其严重的影响。如何有效监管微博中的网络暴力,如何尽早的发现网络中的不良舆论,给研究者提出了巨大挑战。要解决这些问题,首先得研究微博中的话题传播规律,这是本文着重解决的问题。本文立足用户行为,分析了微博系统中的用户行为特征,分析了话题传播的特点,发现了话题传播与用户关系网的密切关系,提出了基于多维特征的用户行为决策模型,并基于此建立了话题传播模型。从而为进一步研究微博网络舆论监控创造条件。首先,结合主流的微博平台真实数据,本文分析了微博系统中典型用户行为特征和话题传播规律,并结合Petri-Net理论,建立了微博系统的初步仿真模型;结合仿真数据,总结了微博系统仿真中用户关系网构造和话题传播仿真两个关键问题,并探讨了用户关系网对话题传播的影响。其次,基于仿真分析结果,深入分析了微博用户关系网的基本特征,结合主流微博数据,分析了用户关系网特征的重要性和相互关系;深入调研并分析了现有的网络模型在构造社交网络时的缺点和不足,并结合实际数据的分析结果,在现有的网络模型——森林之火(ForestFire,FF)模型的基础上,提出了改进的社交网络模型,并通过仿真实验验证了改进模型。最后,在进一步对改进模型的分析中发现用户行为可能受社区影响,进而调研了基于社交网络的社区识别相关算法;并在用户行为特征、话题传播规律、用户关系网研究和社区识别的基础上,提出了基于多维特征的用户行为决策模型,建立了话题传播模型,并通过实验对模型进行了评估,同时分析了用户关系变化对话题传播可能造成的影响。