信息传播是一个复杂的，动态的过程，涉及社交网络的拓扑因素，和个人的地理和心理因素等，具有广泛的应用，包括网络营销，推荐系统和预防恶意软件和谣言传播。由于动态模型是差，差，偏微分方程，或随机微分方程，相应的数学工具，如稳定性和分岔分析，矩阵分析，摄动理论和模糊规则的形式，可以帮助我们了解的复杂行为扩散过程。

虽然很多描述信息传播的行为动态模型已被提出，但它仍然是一项具有挑战性的任务，跨学科的解释和预测的扩散过程的动态复杂网络。同时，由于在如何控制的正面信息，负面信息，误传和谣言扩散的研究越来越感兴趣，它来研究控制模型采用混合的控制方法，信息传播是至关重要的。

这期特刊旨在提供既理论家和实践提供一个平台，传播建模，分析和信息的扩散对社会网络的优化他们的研究。我们鼓励来自不同学科，包括计算机科学，物理学，数学原来相关研究论文，社会学。此外，高品质的描述当前技术状态的评论文章也被邀请。

潜在的主题包括但不限于以下内容：

• 在信息传播领域的最新发展
• 确定性/信息扩散的随机模型
• 对于信息传播数据为中心的模式
• 数值模拟的信息传播途径
• 在网络动态过程的优化
• 扩散源识别和定位
• 方法，提升/抑制信息传播
• 动力分析和谣言传播的控制
• 动态分析和恶意软件传播的控制
• 深度学习及其信息传播应用
• 新的方法和海量信息数据的处理和传输模型