随着WEB 2.0时代的到来,网络信息科技迅速发展,Facebook、Twitter以及新浪微博等在线社交网络平台,成为人们获取信息、发表观点、日常交流的主要渠道和方式,并逐渐成为人们在线生活中不可或缺的一部分。如何准确揭示在线社交网络中传播信息的规律,如何有效地影响和控制信息的传播,已成为网络科学领域研究的热点。因此,本文综合运用系统科学、互联网技术、网络拓扑理论和传播动力学等方面的理论和思想,对在线社交网络中信息传播的统计特性进行分析,力图准确描述社交网络中信息传播的模式和特点。并在此基础上,从网络拓扑结构和传播动力学两个维度出发,构建在线社交网络信息传播的相关模型,从而制定有效的信息传播控制和优化策略,为网络信息营销者和监管者提供一定的决策理论支持。首先,从信息传播的角度来分析在线社交网络信息传播的特征,研究用户好友数、信息传播时间间隔等因素对信息传播的影响。然后,从用户信息传播行为的角度来研究在线社交网络信息的传播规律,分析社交网络中活跃用户在信息传播中的重要作用。从两个不同的角度对信息传播的规律进行分析研究,有助于深入理解社交网络信息传播的机制,从而构建更加准确的信息传播模型,为下文分析和制定影响信息传播的策略奠定基础。其次,运用复杂网络的相关理论和分析方法,从社交网络拓扑结构的维度识别网络中的重要用户,进而对这些用户进行目标免疫和控制,影响在线社交网络中信息的传播与扩散。然后,将有向网络中出度和入度的概念相结合,提出交叉度的概念,并结合交叉度提出衡量节点重要性的c-核分解法,从而准确地识别社交网络中的重要节点,在此基础上制定更加有效的信息传播控制策略,并通过仿真实验分析其有效性。最后,从网络传播动力学的角度出发,从理论推导方面研究网络节点活跃度、网络的传播阈值对在线网络信息传播产生的影响,构建基于节点活跃度的在线社交网络信息传播模型,从而制定基于网络传播动力学的信息传播控制策略。此外,通过数值模拟仿真实验,对比本章提出的控制策略与其他控制策略对社交网络信息传播产生的影响与作用。本文对社交网络环境下的信息传播进行了实证分析和建模研究,并提出了优化和控制信息传播的相关策略。通过仿真实验分析,表明本文的研究结果对于信息的营销者和监管者具有一定的参考价值。