随着现代社会进入了信息化时代,人们获取消息的来源渠道变得更广泛。人们每天不论是通过手机还是电脑,都会接受到大量信息,同时也可以通过一些社交平台、论坛等来发布消息。所以消息在网络的传播过程中,网络中每个节点的个体信息都变得很重要,比如,个体节点是否发布真消息,个体节点是否对消息有很好的辨识能力等等,这些都对消息是否能够大量蔓延有着关键的作用。所以从节点个体特征的角度对网络传播的研究就变得很重要。随着人们对复杂网络的研究更加深入,许多问题的解决又有了新的更有效方法。比如,常见的传染病问题和谣言传播问题。到目前为止,研究人员通过构建数学模型,模拟仿真,提出了很多实际的传播模型,并设计了一些抑制疾病和假消息的免疫策略,取得了丰硕的研究成果。本文在现有的基础上,研究了网络中的个体节点特征对网络中的消息、疾病的传播的影响。在本文中,我们所做的工作主要包括以下两个方面:(1)构建了带有节点信誉度的消息传播模型。在构建的带有节点信誉度的网络中,每个个体节点的信誉度是不断变化的。当个体节点帮助真消息向外传播时,个体节点的信誉度增加。当个体节点帮助假消息向外传播时,个体节点的信誉度减少。在消息的传播过程中,节点的信誉度越高,它传播的消息越容易被人相信。基于此,我们设置消息在完全可信的网络和具有节点可信度的网络中分别传播,进行了对比实验。结果表明,消息在带有节点信誉度的网络中传播效果更好,更贴近现实。(2)提出了基于节点认知信息的传染病传播模型。在疾病的传播过程中,随着疾病的传播,关于疾病的信息也在传播。对于提前认知到疾病信息且没有染病的个体节点,他们会采取一些措施来预防疾病,比如接受疫苗接种,戴口罩,减少旅行范围等等,这会对疾病的传播起到抑制作用。关于节点认知信息,除了对疾病信息的认知,还包括染病者对自己是否染病的认知。例如,对于染病后症状不明显的疾病,会有部分染病者没有认知到自己染病。这部分染病者的存在,会对疾病的蔓延起到促进作用。基于以上两种情况,分别在WS小世界网络和BA无标度网络上构建了基于节点认知信息的传染病传播模型。最后通过理论分析和仿真实验证明了疾病在网络中的传播与节点的认知信息是相关的,并且这种传播模型更贴近现实。