随着信息社会的高速发展,信息传播越来越趋向于多维化,互联网作为飞速发展的新媒体,在信息传播方面功不可没。社交网络的出现改变了人们获取信息的方式,使得消息交换和共享变得快捷方便。社交网络不断涌现的热门词语,不仅影响着人们现实生活的观点和立场,而且很大程度上反映了社会舆论。因此,分析热点内容的时间序列传播趋势,有效抑制负面消息传播,促进正面积极消息传播,揭示其传播动力学特征,从而能进一步分析舆论导向,具有非常重要的现实意义。基于社交网络热点内容的多元性和随机性,本文从时间序列的角度来分析热点内容的传播规律,同时引入模糊数学理论,提出模糊集分区算法进行时间序列集合划分,提出模糊趋势分析算法来求解传播趋势,反映了热点内容的传播过程和突变规律。针对社交网络热点内容传播的场景,本文提出了一种基于模糊数学的热点内容时间序列预测模型。针对该模型,提出了模糊集分区算法,通过模糊隶属函数对热点内容时间序列进行模糊区间划分,采用软计算方法对热词传播数值进行灵活分区,同时将异常值加以考虑。然后提出了模糊趋势分析算法,分析单位时间数据对应的模糊集合和传播趋势,得出合理的预测结果。与传统时间序列预测模型相比,本文提出的模糊时间序列分析预测模型不仅拓宽了时间序列分析在社交网络的应用范围,同时更加准确地分析社交网络热点内容的传播规律。在实验仿真验证方面,本文提出了基于模糊数学的时间序列分析预测模型,通过拟合程度和预测准确度证明了算法的有效性。本文选取新浪微博热点词语作为实验数据,采用海量热词数据对模糊时间序列预测模型进行仿真。与传统时间序列预测模型相比,模糊时间序列预测模型能够更好地拟合社交网络热词的传播过程,具有更高的预测准确度。