随着互联网时代的迅速发展,在线社交网络成为人们进行热点话题传播的重要渠道和载体,极大地提升了人们的生活服务与质量。如此同时,由于在线社交网络中话题参与用户关系与行为特征的复杂性和多维性特点,导致话题传播过程难以得到有效的监督与控制。如何对完整生命周期内热点话题传播过程中的关键元素信息进行有效挖掘,以及对未来热点话题传播过程中话题影响力的重要程度进行有效预测,是一个极其具有实际意义的研究方向。本文结合三元关联图模型和异质节点传播网络等理论基础,对社交网络中热点话题影响力进行分析与预测研究,本文的主要工作与贡献如下:1.在话题影响力分析方面,本文围绕完整生命周期内社交话题在传播网络中的路径、用户与领域三要素,提出一种基于三元关联图的多领域多阶段社交话题影响力分析模型。首先,提取出路径-用户二元关联图模型和构建用户-领域划分模型;然后,构建一种基于路径-用户-领域三元关联图模型,并描述出这三类关键元素之间的潜在关联关系;最后,提出一种基于三元关联图和交叉迭代评分机制话题关键元素影响力分析算法,并挖掘出各关键元素信息以及对其在完整生命周期内的传播态势进行动态分析。2.在话题影响力预测方面,本文结合异质节点传播网络和指数平滑预测模型,提出一种基于双重加权的社交网络话题影响力预测模型。首先,提取出内外驱动特征,并在此基础上量化出用户传播意愿;然后,根据提取的驱动特征构建出基于双重加权节点的拓展社交网络,并在该网络上利用改进的Page Rank算法模型进行循环迭代识别出用户传播能力;最后,综合用户传播意愿和用户传播能力挖掘出各阶段内的关键传播用户和热点话题影响力序列,并在该序列的基础上建立动态三阶指数平滑模型预测出下一时刻中热点话题影响力的重要程度。本文采用真实的新浪微博数据,对上述模型进行实验。实验结果表明,本文所提出的热点话题影响力分析与预测模型能有效的挖掘和预测出关键元素信息,并显著提升了分析与预测模型的准确性和便捷性。