本文研究了具有社团结构的复杂网络的模型构建和网络的社团结构划分等问题,主要内容如下：首先研究了复杂网络的图表示及其相关的数学性质。图论的相关理论一直都是复杂网络研究的最重要的工具和基础。给出了复杂网络的三个重要的统计特征,这些特征是复杂网络建模的基础。根据这些特征,给出了几种典型的复杂网络模型,最后就BA模型进行了深入的分析。研究了具有社团结构的复杂网络的建模问题。并分别对无权网络的和加权网络两种网络的社团结构建模进行了研究。总结了这些算法的优缺点,并提出了一种新的社团网络构建算法。研究了复杂网络的社团结构的划分问题。社团结构的划分算法是近年来复杂网络中的热点问题。目前的社团结构网络构建算法主要包括基于图像分割的算法和基于社会学中的分级聚类等两类算法。它们都各有优势和缺陷。社团网络算法的测试需要大量的社团结构网络数据,给出了一种社团网络的构建算法,并构建了相应的实验平台。为复杂网络社区结构的建模和发现奠定了基础。研究了一种多社团网络的社团划分问题。无标度网络节点度分布服从幂率分布,构建了一种针对无向网络的节点权重的度量函数,并利用这一度量函数构造了一种无标度网络的多社团识别算法来识别其中的社团数量和节点的社团归属。