谣言传播和口碑信息传播问题是复杂网络中信息传播动力学研究的重要组成部分。谣言传播的免疫策略有助于减少谣言带来的经济损失和政治影响,有助于维持社会稳定,口碑信息的传播的研究有利于企业制定适当的销售政策以提高企业利润。因此,复杂网络上的信息传播动力学的建模和干预研究具有重要的现实意义。通过信息在复杂网络中不同传播规律进行建模,制定有效的控制免疫策略是信息传播动力学研究的重要内容。本文以不同网络结构建模方法为依托,结合复杂网络理论、平均场理论、稳定性理论和最优控制理论等内容,研究单一信息传播源和多种信息传播源在复杂网络中的传播问题并制定相应的控制免疫策略。首先,针对在好友传播和营销号传播两种传播渠道下的谣言传播问题,利用均匀网络的建模方法建立基于好友传播和营销号推送传播两种渠道下的谣言传播模型,并进行动力学分析包括得出模型的无谣言平衡点和谣言盛行平衡点;利用下一代矩阵理论计算出基本再生数;利用稳定性理论证明平衡点的渐近稳定性。最后制定最优控制的免疫策略。其次,针对社交网络中的个体差异,结合平均场理论利用异质网络的建模方法建立具有自动免疫和遗忘规律的循环模式的谣言传播模型,并进行动力学分析包括计算模型的平衡点、基本再生数以及谣言传播的阈值;通过劳斯赫尔维兹（Routh-Hurwitz）判据和李雅普诺夫稳定性理论证明平衡点的局部渐近稳定性和全局渐近稳定性。最后制定两种不同的异质网络的免疫策略并比较了免疫效果。再次,针对社交网络中评论对信息传播的影响,利用节点级网络建模方式在复杂网络中建立基于评论机制的谣言信息和真相信息交互传播模型。为了达到谣言损失最小化的目的,在考虑谣言控制成本的前提下以谣言的期望损失为目标函数,对问题进行优化建模,得到通过控制评论达到谣言免疫的最优控制策略并和均匀控制策略相比较,证明最优控制策略的优越性。最后,针对口碑信息传播对商品销售利润的影响,利用节点级网络建模方式在复杂网络中建立基于沉默口碑、积极口碑、消极口碑的节点级口碑传播模型。为了获得更多的好评达到利润最大化的目的,以售后服务为扭转负面口碑的手段制定最优的售后服务投入比例的动态最优控制策略,并证实最优控制策略与均匀控制策略相比的优越性。