研究表明,在线社交网络中存在一些转发信息较为“活跃”的连接,如果能够根据用户间的历史交互记录找到这些活跃连接并将其以某种方法串联起来,那么就有可能发掘出对信息传播起重要促进作用的“主路径”。尽管很多学者针对某一具体事件在网络中的传播路径展开了研究,也有学者在知识扩散网络和引文网络领域提出了主路径分析的方法,但是关于在线社交网络中信息传播主路径识别方法的研究工作还几乎没有。论文基于用户间的历史交互记录,提出了一种在线社交网络中信息传播主路径的识别方法。首先构建有向加权微博网络,根据用户间的历史交互频率定义了连边权重;然后基于“PageRank”算法思想评价节点的重要性,并以此为依据选取关键节点,即信息传播能力较强的用户;随后基于历史转发数据计算节点的转发行为概率,每对关键节点之间可达路径的重要性则以节点间信息经过该路径的概率来衡量,并选取重要性值较高的可达路径作为主路径。最后通过实验对某微博子网络的主路径进行了识别与分析,并结合实际案例分析了如何利用主路径网络进行信息传播的预测与控制。信息传播主路径的识别将有助于从全局视角掌握关系网络的内部结构以及信息传播的路径特征,这对于宏观层面的舆情预警与干预都具有重要意义。