基于BA无标度网络模型，融合微博用户网络的特征，构造一种微博谣言传播网络模型。提出一种新的SIR（susceptible-infected-removed）模型，通过数值仿真探讨微博谣言的传播动力学行为。研究表明，当微博用户规模以及节点间新建连接数量不断增大时，微博谣言的最终感染程度显著增大，网络的传播临界值却大幅降低。研究还发现，拥有较大吸引度的节点比例以及微博用户之间添加反向关注的概率基本不影响谣言的传播特性。

复杂网络上的传播过程可以分为两类：不符合物质或能量守恒的过程以及符合物质或能量守恒的过程。 本章首先介绍复杂网络上的流行病传播机理，接着介绍复杂网络的免疫策略，然后介绍复杂网络上的舆论传播和知识传播，最后介绍复杂网络上的数据包传递机理和拥塞控制。