随着Web2.0技术的成熟，社交网络已成为人们沟通交流、传播信息的重要手段，在人们日常生活中发挥着越来越重要的作用。与传统信息传播方式不同，社交网络中人与人之间的关系对信息的传播起到了至关重要的作用，使信息的传播、形成与演化过程变得更加复杂和不确定。　　作为新兴的社交网络平台，新浪微博既具有社交网络特性，又具有信息传播特性，因此可以从社会网络、传播学等多个角度对其进行分析。本文结合复杂网络理论与经典传播模型，分析热门话题在新浪微博中的传播机制，借助SPSS数据分析工具和Gephi网络分析工具，研究了新浪微博平台热门信息的传播模式的特征及分类方法。　　论文首先分析了国内外学者在信息传播模式方面的研究，介绍了复杂网络理论中可以描述微博信息传播网络的度分布、平均路径长度、模块化系数等特征指标，然后基于传播学中定义的三种传播模式（漩涡蔓延型、星系扩散型、节外生枝型），从网络结构特征、信息转发级别、信息生命周期三个方面分析微博信息传播模式的特征，并通过特征参数分析，提出结合主成分分析、决策树算法的模式识别方法。最后选取突发事件、体育新闻、娱乐新闻、常识介绍、心情文字五种类型微博数据作为样本，通过具体的实验步骤，验证了应用主成分分析、决策树算法对传播模式的识别方法的可行性，并通过Gephi，按照微博转发关系，对不同类型传播模式进行可视化展示，直观的展示传播模式的特征。