随着互联网技术的不断发展和在线社交网络的出现,信息传播的速度更快、范围更广,引起了国内外学者广泛的注意。它既为一些商家病毒式营销创造了有利的条件,也使得谣言、诈骗等负面信息的传播具有更大的危害性。因此,理解和掌握复杂网络中的信息传播规律具有重要的意义。一些信息传播的相关工作表明了注意力在解释人类行为时的重要性,并且在整个信息传播过程中,存在注意力衰退的情况。然而当前多数研究者在研究信息传播动力学时都没有考虑注意力衰退。因此,为了研究注意力衰退对信息传播的影响,通过整合记忆性、社会强化和注意力衰退,提出了易受影响-接收-接受-免疫的单信息传播模型SRAI(A Susceptible-Received-Accepted-Immune Single-Information Spreading Model)。通过在复杂网络上的仿真实验发现:在一定条件下,注意力衰退会减小信息的传播范围,并且注意力衰退所造成的影响会随着网络随机性的变大而减小。网络中每个时刻不仅仅只有一种信息在传播,而是同时会有多种不同的信息在进行传播。现有的多信息传播模型假定信息的传播概率不会发生改变,忽略了信息传播特征的影响。针对这个问题,基于SRAI单信息传播模型,引入信息之间的相互作用因子,提出了易受影响-接受信息1-接受信息2-免疫信息1或信息2的多信息传播模型SA1A2I1|2(A Susceptible-Accepted1-Accepted2-Immune1 or 2 Multiple-Information Spreading Model),重点分析和研究了两种信息在网络中的传播规律。通过在不同的参数条件下的仿真实验,得到了以下结论:(1)如果两种信息在传播过程中发生竞争关系,那么传播概率大的一方受的影响比较小,而传播概率小的一方会受到较大的影响。(2)为了在竞争传播中取得优势,传播概率小的一方可以通过选择度数较大的节点作为初始传播节点,使其在竞争传播中取得先机。(3)网络越密集,越能促进两种信息的传播,并且信息的初始传播概率对整个传播的影响也会变大。