复杂网络可以被用来描述从自然到社会的各种系统。自复杂网络的无标度特性被发现以来，它受到越来越多的关注。目前，研究如何控制通讯流的堵塞是一个很热的课题。由于通讯网络不可能总是保持畅通无阻的状态，因此，如何维持整个通讯网络保持正常并有效地工作就是一个很重要的课题。为了更好的模拟网络中不同的节点拥有不同的能力，我们采用各个节点的产生数据包和处理数据包能力与它们各自的度相关的模型。在本文中，我们用DFA的方法，分析了从三种不同的路由策略中取出的数据信息的关联性。我们发现通讯数据的关联度可以被分成三个区域：弱关联、中度关联、强关联。其中，DFA的标度在弱关联区域和强关联区域是保持不变的，而在中度关联区域时逐渐增加的。我们认为复杂网络的通讯流可以分为三个相：自由相、缓冲相、堵塞相。这将比原来定义的两个相(自由相、堵塞相)更准确。