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复杂网络已经融入到现代社会的方方面面。理解、揭示和刻画复杂网络的各种普遍性质及其内在的作用机制就成为了当前研究人员面临的一个重要挑战。以往，人们通常习惯于用规则网络或者随机网络来刻画复杂网络的拓扑结构。然而，大量真实网络数据的统计分析表明，复杂网络的结构即非规则网络那么简单明了，亦非随机网络那么毫无规律可言。在过去的几年里，研究者根据现实世界网络的统计特征提出了许多网络模型。特别地，小世界网络与无尺度网络模型的提出掀起了研究复杂网络演化机制热潮。
然而迄今为止，关于复杂网络的模型主要集中在无权网络上，即仅仅将真实网络抽象成布尔网络来研究。许多实证数据表明网络节点间的连接不完全是布尔关系，而是存在着不同程度的强弱。人们把这种类型的网络称为加权网络。因此，如何建立加权网络的模型来刻画真实网络的特征具有重要的现实意义。
论文首先对复杂网络和经典的无权网络模型进行了介绍，并概述了当前复杂网络领域加权网络的建模研究现状。在此基础上，论文首先研究了如何在加权网络里调节聚类系数的问题。之后，论文又把局域世界现象引入了加权网络。论文所作主要贡献如下：
1. 大聚类系数特性了社会网络的一个重要特征。论文借鉴聚类系数可调的无权网络模型的思想，构建了一个新的聚类系数可大范围调节的加权无标度网络模型，系统地分析了如何在加权网络中高效地调节聚类系数这个一直困扰社会网络建模的重要问题。
2. 局域世界特性是现实复杂网络的另外一个重要特性。论文对原有的无权局域世界网络模型进行了推广和扩展，成功构造了两个加权局域世界模型。首次在加权网络的领域里提出了能够反映从均匀网络到非均匀网络过渡的模型，并着重分析了在这个过程中网络的拓扑结构，统计特征等的变化情况。
大量的真实网络的统计数据表明，小世界、无标度和大聚类系数是许多真实网络的三大特征。论文提第一个模型真实而有效地刻画了这些特性。同时，现实世界网络又是千差万别，多姿多彩。论文提出的两个局域世界模型在较大范围和较宽口径上刻画实际加权网络的统计特性。