现代社会已经进入了大数据时代，大数据带给人们的不仅是崭新的信息特征，更是一种全新的思维方式。大数据往往来源于复杂系统，而复杂网络正是复杂系统的简约表示。复杂网络结构的研究一直是复杂网络研究领域的热点和难点问题。社区结构，作为一种重要的复杂网络结构，已经受到研究者的广泛认同与关注，并涌现出许多方法和成果。拓扑数据分析是近年来处理海量数据的重要手段，其中Barcode表示方法是一种针对数据结构采用条形码方式可视化表示数据拓扑不变特征的表示方法。本文针对复杂网络的Barcode表示方法研究复杂网络结构的拓扑表示问题，围绕复杂网络的Barcode表示方法开展了以下两方面工作。第一，提出了海量文本数据命名实体关系网络构建方法。将数据中的命名实体作为复杂网络的节点，构建节点的TF-IDF特征属性表示，选取余弦相似性度量构建复杂网络关系，完成复杂网络构建。第二，提出了针对复杂网络的Barcode表示方法，有效表示了复杂网络社区结构。建立了复杂网络稳定结构刻画的一致连通性理论。一致连通结构是指在一定阈值范围内保持连通性连通不变的社区结构。实证数据分析结果揭示了一致连通结构紧密性分布的分段幂律规律。该规律反映了社区结构的统计特征，深化了对社区结构的认识，体现了Barcode表示方法的理论意义。