Den stora förekomsten av sociala medier har i hög grad katalyserat spridningen och spridningen av memer på nätet (t.ex. idéer, ämnen, melodier och taggar). Detta informationsöverflöd överstiger dock nätanvändarnas förmåga att konsumera den. Genom att rangordna memer på grundval av deras popularitet kan man främja annonsering och innehållsdistribution på nätet. Trots denna betydelse är det få befintliga arbeten som kan lösa detta problem på ett bra sätt. De är antingen avskräckta av opraktiska antaganden eller oförmåga att karakterisera dynamisk information. I det här dokumentet utarbetar vi därför ett modellfritt system för att rangordna memer på nätet i samband med sociala medier. Detta system kan karakterisera de icke-linjära interaktionerna mellan online-användare, som kännetecknar processen för spridning av memer. Empiriska studier på två storskaliga, verkliga dataset (ett på engelska och ett på kinesiska) visar att det föreslagna systemet är effektivt och robust. På grund av den finkorniga modelleringen av användardynamiken kan detta rangordningsschema dessutom användas för att förklara meme-populariteten genom social påverkan.