随着互联网技术的飞速发展,社交网络也在日新月异的变化着。从单纯的点对点交流的电子邮件,到点对面交流的BBS,再到现在的活动流方式,各种社交网络平台也随之应运而生。而微博以其便捷性、实时性、草根性成为现今社交网络的主流工具。微博以其庞大的用户量及其之间复杂的关系构成一个标准的社交网络,故可以通过对微博的用户行为分析来研究信息扩散。目前对于社交网络分析的研究,集中在对社交网络的参数测量和分析社交网络结构与内容这两个方向。本文主要对社交网络结构与内容进行研究,以新浪微博为例,从新浪微博的用户行为入手,使用java语言编写微博抓取程序,调用新浪微博API接口获取微博数据。通过对采集的数据进行分析,分别对新浪微博用户的行为特点、新浪微博拓扑结构特征、新浪微博中信息扩散规律以及与用户行为的联系进行研究。首先,对于用户行为特点,主要从产生用户之间互动关系的行为着手,运用数据采集的方式对微博用户中子群用户的转发、评论、点赞行为进行具体分析,可以得出在不断更新的微博空间,有很多微博都难以被用户所关注,用户对于大量微博信息,并不是全部给予评论的,而是对自己感兴趣的话题信息发表看法,同时还发现对于一条高转发量的微博同样会获得很高的评论数和点赞数,这与微博的质量和发布的时间点有关。其次,对于拓扑结构特征的研究,对节点和节点度、聚类系数与中心性、平均路径长度与直径这三大类指标进行计算和统计,以此为基础,分析新浪微博的拓扑结构特性。最后,对于新浪微博中信息扩散规律探究以及与用户行为的联系,主要从微博被转发、评论和点赞上进行考察,从而得出信息发布的时间点影响信息扩散的速度,信息发布源的影响力和信息的质量影响信息扩散的规模。论文最后对所做工作进行了总结与展望,并提出从扩散深度的角度研究信息扩散的效果,为今后深入研究确定方向。