谣言产生于人与人之间,大多数的谣言都是缺少应有的客观性,而是基于人们的主观印象,容易对人们的生活和经济造成一定损害。为了降低社交网络中谣言的危害,科学家们通过类比传染病模型对谣言进行模拟研究。目前,已有的谣言传播模型考虑了谣言的遗忘机制和记忆机制,并且丰富了节点的状态种类,但是忽略了社交网络中管理员对谣言的控制以及社交网络中人与人之间建立概率不均等并且存在群聚现象的问题。本文主要研究工作是如何控制复杂网络中谣言传播。具体成果有:1)通过在谣言传播过程中添加无关状态的管理员节点,提出了SEIRS-U新的谣言传播模型。该模型使管理员节点能够对谣言传播过程中其他各个状态下的节点进行不同程度上的抑制,从而起到控制谣言传播的作用。通过理论计算求证了传播的阈值,以及分类讨论了模型的稳定性,最后通过对比实验表明了新提出的模型更符合现实生活中的谣言传播过程。2)通过改变社区结构中各个节点连接的概率,提出了混合型结构的无标度网络模型。该模型将社区内部划分为核心、边缘区域,令新的网络模型更为复杂,更为符合现实世界的社交网络。并通过理论验证和实验模拟证实该模型具有复杂网络的特征量,以此证明提出的模型具有一定的研究适用性。3)最后,通过对不同结构的网络中谣言规模的研究,总结归纳了网络结构对谣言传播的影响规律,并提出可以控制谣言传播的方法。通过增加网络的异质性和加大对网络中度数较大节点的第三方把控,可以有效地控制网络中谣言的传播。