复杂网络研究正渗透到数理学科、生命学科和工程学科等众多不同的领域，对复杂网络的研究已成为网络时代科学研究的一个极其重要的挑战性课题。近年来随着计算机技术快速发展和网络应用范围越来越广泛，对复杂网络的研究已提出了更高的要求。目前，复杂网络的研究已在复杂网络的拓朴结构及建模、复杂网络中病毒传播、复杂网络中的社区结构、复杂网络中的搜索、复杂网络中的同步等方面取得了不错的进展，但是在这些方面仍然存在许多问题有待解决。本文针对其中的(1)权值网络建模问题，(2)scale-free网络中的病毒传播问题，(3)复杂网络中的社区分析与查找问题进行了研究。 本文的主要贡献包括以下几个方面： (1)进一步分析了复杂权值网络的演化机制，并建立了一个新的数据模型，使其不仅能反映网络拓朴和权值动态增加对网络演化过程的影响，而且也能够反映网络中权值动态减少对网络演化过程的影响。 (2)针对网络中不同的节点对病毒入侵的抵抗力不同，且越重要的节点其保护措施越完善，因而拥有更强的抵抗力这一现象，改进了病毒传播模型，使其能够反映这一现象，并对此模型进行了详细的研究，得出了一些有用的结论。 (3)提出了一个运用网络局部信息分析网络的社区结构的算法。此算法不仅能够为任一给定节点抽取其在网络中所属的社区结构，而且能够分析整个网络的社区结构，并取得了不错的效果。 (4)改进了(3)中提出的算法，使其保留它的优点但极大地降低了算法的时间复杂度，使其分析整个网络的社区结构时所花费的时间代价近似与网络的规模呈线性增长关系，因而能够应用于大规模的网络中。 本文在计算机模拟的网络和现实网络上做了大量的实验，结果表明能够很好的解决本文所提出的问题，并得到比较好的效果。