近年来,对复杂网络结构与网络功能之间相互关系与影响的研究受到越来越多的关注,这是由于通信、电力、生物、社会和经济等复杂系统都可以用复杂网络加以描述。其中节点代表个体或者组织,边描述它们之间的相互作用关系。采用这种抽象的描述来研究复杂系统不仅能够降低研究问题的复杂性及便于理论分析,而且使得分析各个子系统的性质和网络结构对整个系统行为的影响这一复杂问题成为可能。理解复杂网络的结构如何影响传播动力学行为是当前复杂网络研究的一大热点。复杂网络上信息传播动力学行为的研究是其中的一个重要课题。对网络上信息传播发生机制、传播规律、控制策略进行研究,既具有深远的科学研究意义又具有广阔的应用前景。在本论文,我们以网络上的行为传播为例研究社会加强在信息传播中的作用,分析网络的平均度和规模对信息传播的影响,然后探讨早期传播范围与最终传播规模之间的关系。具体内容如下：(1) Centola博士的在线社会网络上的行为传播实验表明行为在规则网络中比在随机网络传播得更快更广。这一结果和传统的研究结论是不一致的：随机网络比规则网络更有利于传播。为了描述在线社会网络上的传播,基于信息传播和疾病传播的不同点,我们捉出了一个“不知道-知道-确认-疲惫”四种状态的模型。这个模型强调了社会加强作用影响的同时假设冗余信号可以提高个体接受信息的概率(传播率)。在规则网络和随机网络上演化我们的模型,我们发现在一定的参数下,我们的模型能够很好的解释Centola的实验结果；在另一参数空间,我们的结果亦能重现传统的研究结论。我们的模型能够很好的描述行为的传播,希望对其他类型的信息传播的分析也能有一定的借鉴作用。(2)我们还分析了平均度和网络规模对信息传播的影响。分析结果不仅再次说明了社会加强的重要性,同时发现只要网络保持稀疏,增加网络规模或减小网络的平均度都会增大最终接受行为的节点密度在规则网络与随机网络间的差异。当网络平均度较大时,网络的拓扑结构对行为传播的影响不再明显。(3)最后,我们通过监测信息大规模爆发的迹象,发现其传播规模分布呈现明显的差异性。早期传播范围对最终传播规模具有重要的影响。我们初步结果表明：早期传播范围越大,信息传播源就越多,最终的传播规模也越大。但是早期大范围传播的发生概率较小,小范围传播的概率较大。因此如果要提高最终的传播规模,就要增加早期的信息传播源的同时增大早期大范围传播的发生概率。在一定程度上,我们的工作能为信息传播的控制提供一定的理论依据。