目前许多读书网站具有书评功能,如何利用书评数据服务用户成为热门研究领域,对于需要合理分类整理的大量书评数据,复杂网络提供了比较好的研究思路,通过对书评数据形成的复杂网络进行社团结构划分,从书评角度将书籍进行分类,从而形成了具有共同兴趣爱好的读者群落,据此,商家能够对相同社团中的用户提供一些有针对性的服务,有利于商家和用户的双赢。本系统主要分为爬虫子系统、中文分词子系统、数据分析处理子系统三个模块。系统首先爬取一些知名读书网站的书籍和读书评论信息,然后对于长文本形式存在的书评数据进行中文分词,提取书评数据的关键词,通过书评关键词构建复杂网络,而后提出了一个新的复杂网络社团结构划分算法,通过改进的人工蜂群算法划分复杂网络的社团结构,最终以图表的形式将图书聚类结果提供给用户。本系统利用java语言进行相关程序开发,利用mysql数据库存储数据,生成图表后,利用Gephi显示给用户。最后,本文对改进的复杂网络蜂群算法的性能进行了实验分析,通过不同测试函数检验改进算法的收敛性、时间复杂度等,并且利用复杂网络数据集与其它复杂网络社团划分算法分析比较,实验表明,改进的算法提高了传统算法的性能,并且为复杂网络的研究提供了一个新的思路。