网络技术的发展改变了传统的信息传播方式,网络中热点话题传播的速度和频度远超过了现实社会中的话题传播。面对海量的网络话题信息,网民要找到自己所关注话题的后续报道和发展趋势,就要对话题的演化进行研究。然而在以往的话题演化研究中,都是只考虑话题之间的相似度来建立演化关系,忽略了话题演化中舆论领袖的作用。舆论领袖作为话题传播的中间媒介,很大程度上会影响话题的走向,导致话题的内容发生偏移,促使话题发生演化。因此,站在话题传播的角度上,研究舆论领袖在话题演化中的作用具有重要意义。同时,传统的舆论领袖发现方法并不能很好地挖掘出微博等新社交媒体中的舆论领袖。基于上述问题,本文对微博中舆论领袖的挖掘以及微博舆论领袖在话题演化中的作用进行了研究。　　首先,本文提出了一种基于EM方法的微博舆论领袖发现算法。该算法针对微博用户行为的特点,充分考虑用户的活跃度和影响力,提取出微博用户的特征向量,建立高斯混合模型,运用EM方法对用户的特征向量进行聚类,并根据舆论领袖的选取原则从聚类结果中筛选出符合舆论领袖特点的类。以微博中云南彝良地震专题的数据为例,说明运用该方法能够有效地挖掘出该话题的舆论领袖群体。　　其次,本文在挖掘出舆论领袖的基础上,研究了舆论领袖和网络话题演化之间的关系。采用LDA概率主题模型提取出舆论领袖发布的热点话题,与全体用户的热点话题进行相似度比较,并对两种话题的演化进程进行分析比对,发现了网络舆论领袖确实具有引导网络话题演化的作用。然后在全体用户子话题演化的研究中,加入了舆论领袖因素,根据舆论领袖发布话题的演化进程来推导出全体用户的子话题演化过程,得到新的子话题演化模式。