由城市间人流、物流、信息流构成的复杂网络,为研究城市规模、城市群系统提供了全新的视角,是当前学术界的研究热点。借助复杂网络理论,同时结合传统地理信息科学的空间分析方法,研究由“流”构建的城市网络,可以从宏观网络体系中认识不同城市的级别、规模和作用,以及城市体系结构和组团情况。分析我国城市网络结构可以从全局把握我国城市发展的空间格局特征,为产业分工协调、城市功能互补、国土空间规划的编制提供参考。本文基于腾讯人口迁徙数据,将城市抽象为节点、城市间人口迁徙量作为连边构建城市网络,评估了我国363个城市的重要性程度,并解析了网络中的凝聚子群和层次结构。为准确获取城市影响力排名,本文采用度中心性、接近中心性、特征向量中心性、Page Rank中心性四种方法完成节点中心性对比分析;针对网络中凝聚子群的提取,通过Louvain、Infomap、Label.Propagation三种社区划分算法完成,得到我国城市网络的模块结构;在社区划分的基础上,利用K-core算法进一步解析城市网络的多层次结构和凝聚子群的拓扑结构。关联路径分析、节点中心性分析、社区划分及K-核层次分析结果高度一致,能够有效识别我国城市网络的空间结构、拓扑结构、地理邻近特征、梯度溢出效应等。我国城市网络具有以下特征:1)影响力高的重要城市及骨干城市网络集中分布在“胡焕庸线”东南壁,东南沿海城市网络紧密,中部及西部城市网络相对松散且级别较低;2)城市网络拓扑结构主要分为四大区域,其中以“京津冀—长三角—珠三角—川渝城市群”为顶点的菱型结构明显,可以看出国家级城市群引领带动作用显著;3)以核心城市为中心向外辐射,网络呈现出明显的“核心—边缘结构”,且存在层级分布;4)凝聚子群与行政区划高度相关,但社区划分及K-核分析能有效识别超越行政界限的微小社区、独立性相对较高的省级城市群(如福建省),反映了亟待弥补的网络结构漏洞及短板区域;5)K-core算法能够精准识别区域门户城市,为各地区完善对外交往路径,减少路径依赖提供参考依据;6)以兰西城市群、天山北坡城市群为代表的新兴城市群显现,城市网络呈现出突破“胡焕庸线”的大趋势,对于我国城市均衡发展具有重要意义。