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基于社会化媒体数据研究信息的传播及预测，是当前网络舆情分析的一大热点。以Twitter数据为研究对象，以探寻影响信息转发的因素为研究目的，设计算法分析活跃邻居节点数对转发行为的影响，提出3种活跃邻居节点结构并验证三者对转发行为的影响程度，运用重启动的随机游走算法研究回复与提及关系对转发行为的影响。在Twitter数据集上实现了该算法，证明了活跃邻居节点数、活跃邻居节点结构、回复与提及关系对转发行为的影响。