复杂网络最近几年的发展趋势居高不下,复杂网络的研究在很多领域的应用都逐渐兴起,节点重要性的排序和社团结构划分是复杂网络的两个独立领域,但是他们之间有着一定的联系,核心的节点可能是小社团的核心,社团的核心成员也可能是网络中比较重要的节点。本文从以下三个方面进行研究:针对重要节点进行了研究。对传统的Ks分解算法和MDD算法进行了改进优化,提出了一种新的Ks值的算法,能更好的对节点进行排序。针对社团结构划分进行了研究。借助了万有引力公式提出了一种新的相似度指标运用到社团结构划分中,进而又提出了新的算法。新算法中把核心节点考虑进去,通过新排序算法得到的结果筛选合并出一定量的核心成员,进而再利用相似度进行社团结构划分。针对专利合作网络进行了研究。首先通过数据搜集整理分析,画出了网络图,并且分析了网络特征。其次构建了网络的模型,并且通过实验进行了模拟。最后把节点重要性算法和社团结构发现算法应用到了专利合作网络上。