社交网络是一个集信息交流,多媒体,电子商务等为一体的多功能平台,社交网络中每个用户都承担着信息分享与收集的职责,由于每个用户在社交网络中所处的位置不同,对信息传递的影响力也存在差异。微博是当今社交网络的典型代表,本文以微博为研究对象,主要研究工作如下:提出一个基于用户行为和用户信息内容的微博用户影响力评估模型。在该模型中,用户行为的度量主要包括两部分,即用户之间的通信频率和用户的重要度。用户之间的通信频率反映的用户之间能够进行信息交流的意愿,是信息传播的基础,用户重要度由反映节点之间相互作用力强度的紧密度和反映用户节点在网络中为网络中其他用户节点提供最短可用路由能力的介数表示,二者体现了用户节点所在社交网络中的连通性,同时,本文将用户信息内容纳入用户影响力评价模型中。用户影响力大小归根结底取决于用户之间信息的交流程度,信息流动越大,就说明该用户在整个微博网络结构中的影响力也就越高。通过实验将本文所用方法与PageRank算法,基于PageRank算法和用户行为的UIA算法进行比较分析。Page Rank方法是经典的计算节点影响力的方法,UIA算法是现今对用户影响力进行评估的较为成熟的方法之一。通过实验,证明本文所提方法在微博社交网络中的适用性,同时由于本方法操作较为简单,可以降低实际操作过程中的时间和存储成本。