近年来,随着移动互联网在世界范围内的迅速普及,社交网络已经在人们日常生活中占据越来越重要的位置。人们开始习惯在社交网络中发布信息和获取信息。其中,利用社交网络进行商业信息传播逐渐成为一种主流的商业推广手段。本文以微博网络中商家发布的优惠信息的传播过程为研究对象,通过建立优惠信息传播动力学模型分析其传播规律。本文的主要工作包括:（1）研究并实现了优惠信息网络传播动力学基本模型SIS（susceptible infected susceptible）模型和SIR（susceptible infected recovered）模型。着重探讨了两个模型的传播规则,并分析了基于规则的动力学微分方程。通过微分方程推导出了复杂网络上的传播阈值。最后使用数值方法模拟了SIS和SIR模型的传播规律。（2）在SIR模型的基础上,本文通过定义两项基本假设,本文提出了一个用于描述优惠信息在社交网络（特指微博网络）传输过程的动力学模型——FSFC模型（Follower Super Forwarder Client）。FSFC模型定义的两项基本假设为:1)小度节点更有可能从大度节点转发信息;2)大度节点到小度节点之间的连边具有更大的权重。特别的,FSFC模型引入了针对大度节点和小度节点的传播参数β₁和β₂,并通过设置不同的传播参数值适应不同类型的网络连接情况。本文不仅建立了FSFC模型的传播动力学方程,而且对模型稳定性进行了证明,针对模型的重要参数给出了相应的物理含义,并仿真分析了参数对模型性能的影响。（3）对FSFC模型进行性能验证。本文使用了三个真实的传播实例与本文的FSFC模型的仿真结果进行对比。为了验证FSFC模型的有效性,本文以Vivo智能手机、阿里巴巴的天猫购物网站和小米手机的优惠信息在微博中传播的真实数据为参照检验模型的性能。通过选择合适的模型参数,FSFC模型的计算结果与三个实际案例中优惠信息传播数据基本一致。模型的模拟数据与所采集的真实数据的平均相对误差为0.016%。仿真结果证实本文提出的FSFC模型是一种能够准确描述优惠信息在社交网络中的传播规律的传播动力学模型。