本文研究了新浪微博中高转发营销微博的转发影响因素和转发网络特征。首先，总结相关文献并结合本文数据，分析了营销类微博的7种用户特征和8种内容特征，定义了转发量过万和转发量在一千到一万之间两类高转发微博。其次，分别探究了这两类高转发营销微博的转发影响因素：对于转发过万的营销微博，其蕴含的转发激励机制被识别，总结了能有效判断“转发送礼”激励机制的词语规则；对转发量在一千到一万之间的高转发营销微博，建立了基于内容特征的转发预测模型。最后，研究了真实转发网络中的网络结构、转发时间等动态特征，以及转发用户的特征，从转发用户的角度探究其转发动机。　　实证研究表明营销类微博的巨大转发量是其内在激励机制的结果；用户特征对营销类微博赢得大量转发几乎无影响，主要是微博内容特征驱动其赢得大量转发；在内容特征中，长度、原创性和提及他人这三个因素对微博赢得高转发最重要；在二分类的转发量预测模型中，神经网络模型的预测准确度最好。对转发网络的分析表明营销类微博蕴含的激励机制对用户转发行为的影响很大；转发网络是小世界的，大部分转发微博是从原始微博处的直接转发；用户的转发主要发生在原始微博发布后的几个小时，转发频率随着活动时间的变化而变化；转发用户多是来自经济发达地区的非认证用户；包括转发影响力用户和忠实转发用户的两类关键转发用户被定义和识别。本文的研究结论对企业微博营销具有意义。