考虑疾病在复杂网络上的传播已经成为疾病动力学研究的重要组成部分,而网络结构对疾病的传播起着决定性的作用.网络聚类已经被证实会引起网络结构的改变,进而,对疾病动力学产生不可忽视的影响.第二章,首先,本章建立了一个网络上带聚类的SIR类传染病模型,即接着,通过随机模拟与数值模拟的对比,模型的有效性得到了验证;同时,从模型数值结果得出:随着网络聚类的增加,疾病的传播速率出现减缓,而且,疾病的最终规模也随之降低.最后,借助于随机模拟,本章也进一步讨论了聚类分布函数对疾病动力学的影响:在保持度分布与聚类值几乎一致的前提下,在具有不同聚类分布函数的两类网络上,尽管疾病在传播速度上表现出了差异,但在疾病的最终规模上彼此相差无几.第三章,为了研究本文提出的一种聚类网络生成算法与目前广泛采用的“big V”重连算法生成的聚类网络的结构差异,本章对比了两类网络的大尺度结构特征,包括平均路径长度、度的同配性以及巨连通片的规模.结果表明,两类网络在平均路径长度与巨连通片的规模特性上具有较高的一致性;而在度的同配性这一特性上,相较于“big V”重连算法而言,本文提出的算法在引入聚类的同时,也带来较高的度的同配性.