无线通信技术和智能终端设备的不断发展使得移动社会网络（Mobile Social Networks,MSNs）为信息的传播和共享带来了极大的便利。MSNs在移动社交、知识共享、车联网与物联网等很多重要领域的信息传播中具有广阔的应用前景。由于节点间链接的间歇性、网络拓扑结构的动态多变性、节点的社会性和不确定性等因素的影响,如何设计一种可靠且高效的信息传输方法成为MSNs研究中极具挑战性的问题。进一步,在人们享受MSNs带来的便捷快速服务的同时,MSNs的自主性和开放性使得网络用户既可以自主传播对用户有利的正信息,也可以自由传播对用户不利的负信息,如谣言、舆论和反政府言论等。这些负信息的传播造成了严重的公众恐慌、信息误导等影响。此外,由于用户的社会关系和情感等因素的影响,MSNs中正信息和负信息的同时传播形成了复杂的动态耦合过程。因此,如何刻画正负信息传播的演化过程并及时、有效地控制负信息传播造成的影响成为了 MSNs基础研究亟待解决的问题。基于上述背景,本文在基于节点位置的可靠信息传输方法、正负信息传播过程建模及正负信息传播的最优控制方面展开了研究,具体内容如下:（1）针对MSNs中节点位置信息影响传输效率的问题,本文基于马尔科夫过程提出了一种节点位置感知的信息传输方法。具体地,本文提出了一个位置感知的预测模型,该模型的核心是建立一个二阶马尔科夫转移概率矩阵,然后根据节点的历史位置信息来预测节点在下一时间的位置。此外,本文根据节点的投递概率设计了消息转发的决策方案来选择中继节点。进一步,为了保证重要的消息被优先接收和转发,本文提出了一种基于消息优先级的动态缓存管理策略。通过与现有的研究进行对比,验证了本文所提出的预测模型和信息传输方法的有效性。（2）针对MSNs中正负信息同时传播呈现的复杂演化问题,本文把不同的网络用户接收正信息和负信息后所呈现的状态划分为四类:易感态、正信息-传播态、负信息-传播态和双信息-混沌态。然后,根据不同用户在四种状态之间的转移关系,基于微分方程建立了一个正负信息传播模型。进一步,本文利用微分方程理论确定了负信息在网络中持续传播或消失的临界条件,即传播模型的零平衡点和非零平衡点。此外,本文分析了传播模型零平衡点和非零平衡点的存在性并证明了这两个平衡点的稳定性。实验结果表明临界条件可以揭示正负信息传播过程中的动态演化特点。（3）针对MSNs中负信息传播给网络及用户带来的严重影响问题,本文提出了一种协同控制机制,该机制主要针对负信息-传播态和双信息-混沌态的用户分别且同时实施一种控制策略,进而调控正负信息传播过程,抑制负信息在网络中的传播。具体地,本文把实施控制策略过程中所需费用和负信息传播带来的损失的最小化作为优化目标,基于最优控制理论得到两种最优控制策略随时间的动态变化关系,并进一步证明了最优控制解的存在性和唯一性,从而为正负信息传播的调控提供最优控制决策和理论基础。最后,本文基于两个真实的社会网络验证了协同控制机制的有效性。