在线社交网络的发展突破了传统信息交流的屏障,使得人们能够跨地域地高速交流分享信息,各种在线社交网络应用显著地加快了人们之间的交流,但也使得有些谣言等不实舆论信息的传播造成了恶劣的社会影响。本文主要工作是在SIR模型的基础上研究在线社交网络上热点信息的传播。一、关于SIR传染病模型的研究。推手节点对社交网络信息传播有非常重要的作用,因此在传统SIR模型中引入“推手节点”概念,研究该类节点所造成的热门话题在网络中的传播规律,以及对社交网络信息传播的影响和控制。利用YouTube数据构建社交网络拓扑结构,实验发现,当节点传播概率大于0.7时,可设置为推手节点,对于信息传播抑制可采用目标免疫算法;而在一个社交网络中传播节点的整体信息免疫大于0.2时能有效抑制信息传播,该值为使用重要熟人免疫策略对信息传播进行抑制的参数值。二、基于信息传播抑制策略的研究。对于在线社交网络中的信息免疫主要采用两种免疫策略:目标免疫策略和熟人免疫策略。目标免疫算法的处理是在实验二的基础上进行,任意选取网络中1000个传播概率大于0.7的推手节点,因为这些节点具有较高的度数,因此去除这些节点以及节点的好友,能够有效地控制信息在社交网络中的传播。熟人免疫策略是任意选取网络中的100个节点,对于这些节点、节点的好友以及好友的好友节点进行去除,抑制信息在在线社交网络中的传播。文章的主要研究成果是找出在线社交网络中推手节点引起的热点信息的传播特点,并相应的热点信息传播进行抑制,有利于肃清社交网络氛围,创造一个和谐有序的在线社交网络环境。