微博作为公众抒发民情民意的重要平台已经越来越受到关注,微博平台已然成为网络舆情扩散重要载体之一。近年来突发事件频频发生,传统媒体已不能满足舆情需求,舆情传播过程与渠道也转移到微博平台,针对微博平台上的用户行为进行分析已刻不容缓。突发事件发生后,微博用户对事件进行快速传播,针对信息传播过程中微博用户行为进行细致剖析,从而积极有效的控制突发事件中微博用户的行为,对社会稳定及良好的舆情引导具有重要意义。从真实的数据中提取用户的微博特征,分析行为影响因素正确预测用户行为,实现有效预测和监管突发事件的目的。本文以“长春长生疫苗”事件为例对整个突发事件舆情传播过程进行分析,首先利用爬虫软件在新浪微博中提取该事件的原始数据,利用微博的关注、转发、评论功能作为指标细致分析微博用户的关注行为、转发行为、评论行为。目的是探索突发事件网络传播中用户行为内在影响因素,以用户的参与度、活跃度、关注度及传播力这四个影响因素作为衡量用户行为的重要因素,利用机器学习的不同预测算法对用户行为进行预测,分析研究突发事件中微博用户行为,最终对不同类型的用户提出相关建议,以期对未来突发事件网络舆情控制提供借鉴。