面向主题是数据仓库的特征之一,面向主题是指数据仓库中的数据是按照主题进行组织的,合理地选取主题是数据仓库设计成功的前提条件。没有正确、合理的主题,就无法合理地组织数据,数据仓库建设也将失去其实际意义,因此如何确定数据仓库中的主题,对于数据仓库的建设显得十分重要。目前的数据仓库设计一般都是通过需求分析来确定主题,然而这种方法过多地依赖于设计者的经验和需求分析的准确性,往往难以保证主题要素选取的合理性。基于此,本文研究了数据仓库主题的抽取问题。基于复杂网络相关理论和社团结构发现算法,本文提出了一种从大量文献中抽取数据仓库主题的方法。通过提取文献中与某一领域相关的词,将词构建成一个复杂网络,发现网络中的社团,从而实现主题的抽取。对于加权网络中的社团发现问题,本文基于信息传播的思想,提出了一种基于信息传播的加权网络社团发现算法,该算法通过节点间的信息传播,将加权网络中的每个节点转换成具有信息的向量形式,从而将网络聚类转化为向量聚类,有效的解决了加权网络中的社团发现问题。运用本文提出的主题抽取方法,通过提取海冰文献中的与海洋领域相关的词,构建了一个加权的词关联网络,并对该词关联网络进行特征分析。将基于信息传播的社团发现算法运用到加权的词语关联网络中,发现网络中的社团结构,由节点与词的对应关系,实现了对数据仓库主题的抽取,为数据仓库的主题选取提供了辅助参考。