随着互联网技术的发展和网络应用的广泛普及，互联网已经成为人们分享和传播信息的重要场所，网络交互行为已经成为社会生活的一种重要的交互方式和信息传播渠道。特别是对于广大的高校大学生而言，校园网络已经成为其工作和生活最为重要的手段和途径之一。然而，互联网信息在高校大学生之间进行传播的规律以及信息交互的本质特征还没有形成规律和清晰的认识。个体用户在信息传播过程中所起到的作用还无法精确的分析和度量。在这种背景下，研究校园用户的网络行为特性，并在此基础上通过实测数据分析网络信息的传播过程和用户信息分享行为之间的关系已经成为信息科学、社会科学、传播学等交叉学科领域的研究热点。本文从校园网络信息传播结构出发，深入研究网络拓扑结构对于信息传播的影响及其规律性。主要是针对当前校园网络中最主要的新媒体网络传播渠道：校园论坛、社交网络以及微博客，三种最典型的在线社会网络平台进行网络结构以及信息传播过程的测量和分析。研究网络用户行为特征，并在此基础上对网络用户影响力进行分析和建模。并通过针对三种典型媒体网络形态特点，提出针对性的用户影响力评估算法，度量用户在网络信息传播中的重要程度。本文的研究有助于认识互联网信息交互和传播的基本模式和特点，对理解互联网环境中和现实社会中人类的复杂群体行为也有着重要意义。论文的主要研究工作和创新点有以下方面：1.对于校内网络论坛网络结构进行深入的测量和分析，提出了基于有向权重网络模型来构建论坛人际关系网络结构，准确的表现用户之间的互动关系。通过对实测数据的深入分析，实际测量了网络的无标度（Scale-free）和小世界（Small-world）性质，发现网络呈现自发组织性，并且少量核心用户节点左右了整个网络社区的言论，这为意见领袖的存在的社会性根源进行了数值刻画。在此基础上提出了一种基于用户兴趣和回帖内容情感性分析的LeaderRank算法来进行意见领袖权威度的评估，通过对比主流的意见领袖识别算法，发现网络结构和文本语义分析可以有效的提高对意见领袖的识别准确率，最后对意见领袖和论坛版块的关系进行深入分析后，发现核心用户实际上总是活跃在少量的重要版块上。2.以人人网为例，深入分析了社交网络信息传播机制，将信息传播过程分为从校外到校内，以及校内用户之间传播过程并建立了相应的交联网络用户模型和有效传播路径模型。该模型最大的创新在于可以从微观角度清晰的看出信息在信息传播渗透到校园内，以及校园内信息是如何扩散的。通过实测数据统计发现：并不存在一个相对集中的向校内用户进行信息渗透的校外用户群落，但是校外信息传播到校内的第一接触点是非常少的一部分人群，发现如果缺少这些少数核心人群参与信息传播，外界信息就难以在校园内进行扩散。同时信息在校园内二次传播过程中存在少量的核心节点，这些节点对信息传播也起到了核心的推动作用。于是本文进一步提出了用户传播影响力评估InfluenceRank算法，综合考虑个体传播意愿和社会传播能力这两个因素，定量的对每个个体的传播影响力进行度量，并通过与用户访问量这样的社会性指标进行对比，验证了算法的准确性。3.以新浪微博为例，深入分析了微博信息传播机制，构建了两种信息分享网络模型——用户收听网络模型和信息转发网络模型，其中信息转发模型最大的创新在于是基于真实信息转发路径的用户间行为的抽象，能够直观的反映用户之间信息传播的真实情况。在两个传播模型的基础上，通过网络测量的手段获取到某高校的所有微博访问实际数据，通过进行深入的统计和社会网络分析，发现校园用户具有非常强烈的聚集性和乐于分享、善于原创的特性，对信息传播而言，得出少量的部分用户占据了绝大多数的信息传播行为的结论。此外，本文充分考虑了弱连带人际关系网络中信息传播的特点，提出核心辐射网络模型，并且充分考虑了用户之间互动的亲近性，提出了WeiboRank算法，它能对用户的真实传播影响力进行精确定量评估。实证结果表明，本文提出的WeiboRank算法能更准确的对用户的信息传播能力进行评估，无论是在识别准确性和计算效率上，整体上都明显优于对比算法。