随着互联网技术的快速发展和移动设备的广泛应用,社交网络,如Facebook、Twitter、新浪微博、微信等,变得越来越流行。社交网络已经超越传统媒介,成为最重要的信息发布和传播途径。作为一类特殊的信息,谣言的出现与扩散是贯穿人类史的社会现象。近年来,社交网络的快速发展为谣言传播提供了新的传播渠道,也赋予了新的传播特性,使得谣言更快更广地传播成为可能。深入研究谣言传播机理,建立适用于社交网络的谣言传播模型,并提出更有效的谣言控制策略,变得越来越重要。针对上述问题,本文主要创新工作包括:1、建立了考虑不同传播方式的谣言传播模型。根据谣言传播机理的不同,将社交网络上的谣言传播方式分为两类:群体传播和点对点传播,对传统的SIR传染病模型进行改进,构建了同质网络中的谣言传播模型,并建立了平均场方程。通过求解平均场方程得到模型的基本再生数和平衡点,对模型在平衡点处的稳定性进行了证明,分析了平衡点转化时的分岔现象,并建立了最优化控制方程。通过数值模拟,分析了模型中各参数,即不同传播机理对谣言扩散过程的影响,仿真结果表明:群体传播比点对点传播对谣言扩散过程的影响更大;2、建立了考虑不同感染率的谣言传播模型。根据个体接触谣言次数不同,设置不同的感染率,对传统的SIR传染病模型进行改进,构建了异质网络中的谣言传播模型,并建立了平均场方程。基于传播动力学理论证明了模型的稳定性,并分析了谣言的传播范围。在BA无标度网络中模拟了谣言的扩散过程,分析了模型参数对谣言扩散过程的影响,仿真结果表明:个体接触谣言次数不同导致的不同感染率对谣言最大传播范围和最终传播规模都有较大的影响;3、提出一种有效的谣言传播控制策略。该策略基于局部中心性和度中心性对熟人控制策略进行改进,考虑了网络的局部信息,提高了熟人控制策略的有效性。在ER随机网络和BA无标度网络中,通过仿真实验验证了该策略对谣言传播过程的控制效果,并将该策略与随机控制策略、熟人控制策略和目标控制策略进行对比,实验结果表明:本文提出的谣言控制策略在不同的网络拓扑中均有较好的控制效果,并且不以增加实施复杂度为代价。