随着Web2.0理念和技术的日趋成熟,社会媒体也正逐渐被知晓、理解、熟悉、认可和应用。以Facebook、Twitter、新浪微博和微信等为代表的社会媒体,已经改变了人们传统的生活方式,更是成为彼此分享生活、状态、观点、经验和兴趣的平台。社会媒体的内在结构称为社会网络,社会网络以其用户数量巨大、数据类型广泛、传播速度迅猛等特征而著称。社会网络中的海量信息呈现交叉网状传播,传播速度和受众量呈指数级增长。因此,社会网络也随之点燃了工业界和学术界的研究热情。首先,能否对社会网络的信息传播数据进行观测与跟踪,并精确分析其传播规律,已经成为社会网络研究的重中之重;其次,是否存在信息传播模型可以精准刻画信息传播规律,也成为研究重点;同时,信息传播整体态势能否被感知?信息传播行为能否被预测?影响信息传播预测的相关因素有哪些?可否建立信息传播预测模型?这些都是开放性并极具挑战性的问题;此外,社会网络的信息传播是否可控?如何让信息控制的成本最小化,如何选择最佳控制点以便控制大部分甚至整个网络,都存在很大的研究空缺;最后,如何将各个方法完美融合并集成到实际应用系统中,如何研发出社会网络信息传播分析及控制系统,仍需进一步的综合验证。因此,基于上述研究背景及相关问题,本文的主要工作包括:1.在社会网络的信息传播规律研究方面阐述了信息传播机制和社会网络结构对信息传播的影响,提出了一种基于传播递归的社会网络信息传播树生成算法,基于对新浪微博真实案例的洞察和观测结果,归纳并总结了七种社会网络信息传播模型;此外,在充分分析信息传播过程与传染病传播过程的异同后,引入正向感染及负向感染两个状态,提出了一种新型社会网络的信息传播模型(SPNR)。2.在社会网络的信息传播预测研究方面首先介绍了社会网络的信息传播态势感知问题的基本思想,并建立了信息传播态势与Modularity指标的映射关系,提出了一种基于三次指数平滑的信息传播态势感知模型;此外,针对信息爆发预测问题,提出了一种信息爆发预测问题的定义方法,从拓扑结构变化、时序演变、用户属性和内容演化四个方面深度分析了影响信息传播预测的相关因素,并提出了信息爆发预测模型。3.在社会网络的信息传播控制研究方面首次证实了级联失效现象不仅仅出现在传统网络中,社会网络也同样存在级联失效现象,并且分析了级联失效现象与信息控制之间的关系;发现了社会网络中存在一些“超级用户”能够促进级联失效现象的演变,提出了一种基于信任危机的社会网络级联失效模型,该模型可以实现在只控制很少用户节点的情况下,使得用户之间产生信任危机并逐级失效,从而达到控制大部分甚至整个网络的效果。4.在社会网络信息传播分析及控制系统方面基于社会网络的信息传播规律、预测和控制三方面的研究成果,设计并实现了Woodpecker系统。详细阐述并分析了Woodpecker的系统架构和处理流程,并介绍了Woodpecker的核心模块,包括:信息数据获取模块、信息传播分析模块、信息传播预测模块以及信息传播控制模块。此外,通过对Woodpecker的功能和性能进行测试,发现Woodpecker能够对社会网络的信息传播规律进行有效地分析、预测以及控制。本文可以更好地理解社会网络的信息传播规律、有效地对社会网络的信息传播态势及爆发行为进行预测、精细化地对社会网络的信息传播进行控制。其研究成果在信息传播、商业营销、信息推荐、社会管理等多个领域都具有很强的参考价值及借鉴意义。