随着现代信息技术的发展,在线社交网络逐渐成为人们获取信息、分享信息的主要平台。如何从在线社交网络中挖掘对某类主题信息传播扩散最具推动作用的用户,对舆论的引导与控制、精准营销等都具有重要意义。尽管有许多学者通过对拓扑网络结构、用户行为模式、用户兴趣等研究发现,在线社交网络中确实存在少数用户,能够对网络中其他用户的行为和观点起影响作用,但以信息现实传播扩散情况为基础,结合用户主题偏好性评价用户在信息传播过程中作用力强弱的研究工作还比较少。本文基于用户间的历史交互记录,提出了一种主题细分下在线社交网络用户信息传播能力评价方法。首先构建微博有向加权网络,分析历史交互记录中隐藏的用户主题偏好信息,以信息传播扩散的实际情况为出发点,考虑信息后续传播态势,提出“数据流量”的概念,并以此定义连边权重;然后基于“PageRank算法”思想设计用户传播力评分的迭代模型,并从微博中抓取原始数据进行实验分析,并运用改进的SIR模型验证其有效性;最后,结合真实案例分析了如何利用用户信息传播力评价模型实现信息传播的最大化和控制。主题细分下用户信息传播力评价将有助于从现实角度获取在线社交网络中在不同主题下具有传播力的网络节点,这对于从宏观层面实现信息传播扩散的精准控制具有重要意义。