通过改进的标签传播算法研究了舆情社交网络中的社交主题发现。针对传统算法容易陷入局部最优的问题，依据节点间相似度选择标签传播时的邻居节点；针对传统算法标签更新时的随机性问题，通过结合舆论动力学模型HK的观点交互过程，依据节点影响力的大小更新标签。实验结果表明，该方法在最好情况下(k=0.9)相较于原算法，在稳定性和模块度指标两方面分别提高了31%和78%,并且优于其他几种改进算法。由此可见，该算法相较于原算法及其他改进算法在舆情社交网络的主题社区发现中表现更好。