在网络互联时代,人们沉浸在丰富多彩的在线社交活动中。在多样的在线社交平台中,信息数据随着人们的频繁社交行为大量产生并快速传播。信息传播的研究大多针对网络的结构特征和用户行为进行探索,发现信息的传播规律,进一步研究有效的信息传播促进与抑制方法。根据社交网络的集群特性,本文将跨群体的信息传播作为研究重点。主要进行以下两方面研究:社交网络集群特性使得网络中群体间的信息传播呈现弱交互状态,一定程度上阻碍了信息在网络的广泛传播。为加强信息在群体间的传播,本文通过分析网络社区结构提出了基于桥梁社区的跨群体互联模型。根据节点不同的分布状态,该模型设置综合重要度和社区归属度两种节点评分标准,分别在群体内和群体间进行重要节点的选取。所选的节点以及节点间的关联关系构成的子网作为实现群体互联的桥梁社区,从而构建基于桥梁社区的跨群体互联模型。在三种真实数据集结合独立级联模型进行仿真实验,该模型都表现出较好的跨群体信息能力。与Page Rank和Leader Rank两种算法进行对比,该模型下对信息传播有更持久的扩散能力。随着网络舆情对现实社会的影响越来越大,传播节点类型众多,驱动节点的选择只是单一的通过节点结构分析或者用户分析选取驱动节点,控制效果存在局限性。本文提出了基于用户兴趣特征的信息传播控制方法。基于用户兴趣特征分析划分用户信息传播类型,根据用户兴趣变化程度系数将用户划分为开放型和保守型。然后结合用户分类结果和驱动节点筛选方法选择最少驱动节点来制定信息传播促进与控制方法。最后结合SIR模型,对信息传播过程中用户状态变化进行模拟,实验结果验证了促进与抑制方法选择的驱动节点发挥了有效的控制效果。通过微博用户数据集实验和对比算法实验,本文提出的促进与抑制方法都表现出较好的信息传播控制能力。