近些年来随着社会媒体网络和社交应用的飞速发展,基于社会媒体网络的病毒式营销应运而生。在病毒营销过程中如何选取合适的初始体验用户,使得产品在网络中的影响力达到最大化,是产品商家最关注的问题,也是社会媒体分析领域研究的一个热点问题。通常情况下,人们更关注自己感兴趣的内容,因此根据符合人们兴趣的主题内容进行产品推送可以达到更好的影响传播效果。但是在社交媒体中,不同社区之间由于兴趣不同存在着一定的消息壁垒,那么如何将一个社区中的消息传播扩散到其他的社区中,使得信息进一步扩散产生更大的影响力也是一个难点问题。针对以上问题,本文研究了一种基于主题的影响力传播模型,并在其基础上研究和实现一种基于主题传播模型的影响力最大化方法。论文的主要研究工作包括以下内容:首先,研究并实现一种基于主题的影响力传播模型TBIC。给出相关概念的定义和基于主题的传播模型的形式化描述。该模型利用用户之间的影响力权重和传播项的主题分布来建立影响力传播模型。由于模型的参数过多易造成过拟合,因此进一步利用用户的主题权威性和兴趣提出一种改进的TAIJIC模型。为后续的影响力最大化方法提供基础。然后,在上述模型的基础上研究并实现一种基于主题传播模型的影响力最大化算法BTMG。首先给出基于主题传播模型的影响力最大化问题的形式化定义,然后给出BTMG算法的主要思想,也就是先从大量的节点中选取少量节点作为种子节点候选集合,候选集节点不仅能够产生较大的级联传播影响力,还能够使消息在各社区之间传播扩散。最后,设计并实现实验,在Flixster和Last FM数据集上的实验结果验证了提出的模型和方法的可行性与正确性。