近年来,随着复杂网络科学研究的迅速崛起,其上传播动力学的研究也受到越来越多的重视,其中信息扩散和疾病传播是两种主要的传播行为。在信息传播方面,人们往往采用疾病传播的经典模型SIR,或根据此模型的改进来研究信息扩散,因此信息、观点、谣言等传播行为在早期被理解为疾病传播的一种特例。然而实证研究发现行为传播具有社会强化效应、记忆效应、非冗余接触等属性。因而研究信息传播的特点,探讨更符合实际,揭示实际现象的信息传播研究具有重要的现实意义。另外,目前涉及到复杂网络上疾病传播的研究大多局限于单一类型的传播动力学模型,而忽视了一个重要事实：疾病的爆发会同时引发相关信息、观点及恐慌等行为通过多种渠道向外扩散,上述行为又反过来影响甚至改变疾病的传播方式,本质上构成耦合网络上多类型传播动力学的相互作用问题。为此,本论文首先说明了研究背景及几种网络模型,然后分析提出了一种基于朋友亲密度加强信息传播模型,最后探讨了耦合网络上疾病与信息这两种传播动力学的相互作用问题。本文的主要研究成果如下：1、提出一种基于亲密程度建立的加权网络,研究连边权重即个体间亲密程度、社会强化效应和网络结构非局域性对于信息传播的影响。结果发现强连接会降低传播范围,弱连接会增加传播范围。同时发现,当强化效应强度较小的时候,随机网络可以比规则网络传播范围更广,反之规则网络传播范围广。2、鉴于疾病和信息两类传播动力学机制以及传播载体的差异性,在耦合网络框架下研究这两类传播动力学的相互作用。通过马尔可夫链方法和数值模拟发现,疾病的传播范围和阈值不仅与两层网络结构有关还与警惕行为的传播动力学密切相关。总体而言,无论是引入局部的或全局的自我警惕机制都可以有效的降低感染,但不能改变疾病的传播阈值。3、对本文工作进行小结,并对复杂网络上该课题的相关研究工作做出展望。