自然界中的事物以不同的形式相互联系着,这种联系构成了一种复杂的系统。如何从这种复杂系统中寻找出其内在蕴含的信息,揭示系统的运行规律,探究事物发展和联系的本质,已逐渐成为科学家的研究焦点。如果把复杂系统中的事物个体抽象为网络中的节点,把事物个体间的关系抽象为网络的连边,那么就可以把复杂系统抽象为复杂网络。随着对复杂网络研究的不断深入,复杂网络的分析方法已渗透到现实世界的各个领域,被广泛应用于社会、交通、科学、生物、军事等领域,如在线社交网络、世界海运网络、科学家合作网络、蛋白质网络等。其中,复杂网络在科学合作中的应用尤为突出,如引文网络、科学家合作网络、科研机构合作网络和专利合作网络等,根据这些以科研数据为研究核心的合作网络,我们可以更深入的分析科研数据,捕捉科学背后的变化和发展规律。随着科研大数据的蓬勃发展和科学学的不断兴起,越来越多的科学家开始探寻在科研大数据中蕴含的科学发展规律。而科研基金作为一项重要且不可忽视的科研大数据,虽然一直以来受到学术界和社会的大量关注,但却未见或少见有科学家构建和分析以科研基金为主体的合作网络。以科研基金资助项目为主体,科研基金间的共同资助论文关系为连边的基金共同资助网络涉及到许多复杂的问题。基金共同资助网络这种相互交叉、相互渗透的复杂特性显然属于复杂网络研究的范畴,从复杂网络的视角出发,以合作网络的相关理论衡量基金共同资助网络的结构特性,研究基金的发展方向和规律,对于深入理解科研基金资助在科学研究中所发挥的作用有着一定的指导意义。因此,本文研究了国家自然科学基金（NSFC）的基金项目,以合作网络为参考对象,在获取和处理大规模的科研数据的基础上,构建了基金项目共同资助网络,并进一步地分析和应用了基金项目共同资助网络。为了更好地观察基金网络中基金间存在着的各种合作关系,需要对同一基金项目负责人下的所有基金进行了分类,本文通过XGBoost模型对基金人名进行了消歧,在取得了较好的模型精准率后,以此分析了基金项目共同资助网络的静态结构特征和动态演化过程。此外,本文研究了基金在资助论文发表过程中蕴含的规律和基金间存在的继承与合作关系,并将基金项目共同资助网络运用到了识别论文中的基金自引上,本文发现基金自引也属于一种学术自引,通过基金可以捕获到一篇论文中更加完整的自引。总的来说,本文的研究填补了科研基金在合作网络上的研究空白,也对寻找更完整的论文自引作出了补充,对推动科研数据发展,发掘科研合作规律,完善学术影响力评价指标有重要意义。本文的主要研究内容为:（1）通过对基金项目共同资助网络进行网络结构特征分析,本文发现了基金项目共同资助网络的基本拓扑结构为:具有小世界网络特征、较大的聚类系数及其度分布服从幂律分布,因此本文认为基金项目共同资助网络是具有现实特征的无标度网络。通过对比科学家合作网络,本文认为基金项目共同资助网络是不连通的网络,网络中会有很多小的连通子图出现,网络的连接密度远低于科学家合作网络。此外,本文还发现,同一基金负责人下的基金连接强度高于非同一基金负责人下的基金连接强度,因此在某种程度上,我们可以把这类来自同一基金负责人下的基金合并在一起,作为基金项目共同资助网络中新的节点,新的基金项目共同资助网络变成了某种意义上的基金项目负责人合作网络。（2）在（1）的研究基础上,本文构建了动态的基金项目共同资助网络,观察了基金的动态演化过程,本文发现基金的连接偏好是更倾向于与合作过的基金再次合作,且随着动态基金项目共同资助网络的逐渐稳定,同一基金项目负责人下的基金合作次数明显高于非同一基金负责人,这说明基金合作的连接偏好在同一基金项目负责人下的基金中更加明显。此外我们还在基金网络中观察到了基金自身的其他特性,比如基金具有的“长寿”效应,所谓基金的“长寿”效应,是指基金在完成结题后,却依旧频繁出现在新发表的论文中。对基金项目共同资助网络的分析可以帮助相关学者从更加宏观的角度来观察不同基金项目之间的合作交流情况,更加深入的认识基金合作的规律和特点。（3）通过在（1）和（2）中对基金项目共同资助网络的分析,我们观察到了来自同一基金项目负责人下的基金间所具有的高频且密切的合作关系,因此,我们将基金应用到了寻找论文的基金自引中,基金自引可以在施引论文与被引论文没有共同作者的情况下找到新的基金自引,通过对这种隐含自引的捕获,我们可以在一定程度上完善一篇论文所有的自引,这对于完善引文评价指标以及促进更合理的学术交流有着一定的积极意义。