现如今,人们获取信息和传播信息的方式不仅仅局限于面对面的交流,在互联网在线社交平台上,人与人之间可以迅速建立纽带,以此进行各种信息互换,这让信息传播变得快速又简单。现实生活中的信息传播,不但和信息传播网络密切相关,还与信息传播个体的行为休戚与共。所以我们在相关研究中,一是要充分理解网络的拓扑结构和特点,二要意识到传播信息的个体对信息传播所产生的影响,三还要考虑到信息传播中信息本身的特质对传播过程的影响。因此,从网络节点的角度出发来研究信息传播是非常重要的。在本文中,我们所做的工作包括如下四个部分,一是基于复杂网络的一些基本性质,诸如节点的度以及度分布、平均路径长度、聚类系数等,构建出新型网络模型;二是基于经典的传染病模型,提出信息传播模型;三是将网络中的节点按照传播能力进行区分或者是按照传播行为进行分类;四是充分考虑了信息传播过程中信息本身的特点对信息传播所产生的影响。具体情况如下:(1).提出节点影响力,它会随着时间的推移而产生变化,以此凸显实际情况中信息传播者的传播能力对信息传播的重要性。因此,我们将节点分为高影响力节点和低影响力节点,并提出SSIR信息传播模型,构建动态BA无标度网络,进行基于二次传播的节点影响力演化研究。实验表明,信息传播需要经历初始阶段、快速上升阶段和平稳阶段;且不同信息的传播细节尽管各不相同,但是传播趋势大同小异。(2).提出同质节点群以及同质节点群的划分方法,将多个相同特征的单独节点聚集成为节点群;定义节点社群度,以此来量化节点状态转变因素;用信息强度来描绘信息在传播过程中的热度,并将信息强度分为两种情况:恒定状态和变化状态。实验表明,当信息强度恒定时,节点社群度越大,同质节点群越容易扩张,信息传播速度越大,信息传播范围越大。当信息强度变化时,信息传播范围会先随着信息强度的增长而扩大,再随着信息强度的衰减而缩小,最后随着信息强度的彻底失效而归零。