随着互联网络的发展和物联网的兴起,原有的IPv4网络在地址规模及安全性等方面已经越来越力不从心,这无疑会加速IPv6网络在全球范围内的普及。为了使IPv6网络能更好的服务于人类社会,故有必要对IPv6网络的拓扑结构进行研究与分析,并对IPv6网络建模以对其在病毒传播及安全性等方面进行研究。本文以社团结构这一复杂网络中重要概念为切入点,来分析IPv6网络中拓扑特性并构建合理的实际网络的拓扑模型。本文首先根据CAIDA提供的2008年12月-2011年2月的权威的IPv6IP级网络数据,利用复杂网络的知识,对其基本特征及演化规律做了研究与分析。得出了IPv6网络规模在不断增加,度值分布依然符合幂律特性,其平均最短路径要高于Internet AS级网络的结论。其次,对比了几种常用社团划分算法的优劣性,提出了一种基于子团规模的CNM改进算法——CLCNM算法,通过对比CNM算法在IPv6IP级网络拓扑的社团划分结果,发现CLCNM算法进行社团划分的效果要好于CNM算法。再次,利用IPv6IP级网络拓扑的社团划分结果,对于IPv6IP级网络中的社团特性进行了分析,发现了IPv6网络中子团大小的分布也近似符合幂律特性；然后定义了IP地址前缀相似度的定义,通过对比各个子团和整个网络中的平均前缀相似度,得出了子团和地理位置有密切关系的结论。最后引入了社团网络的概念用以刻画网络的层次关系,发现在度值分布、核数及网络异配性方面,社团网络和原始网络的规律基本一致。最后,提出了一种基于动态社团划分的拓扑模型-DCTM,并在度值幂律分布、网络异配性、社团特性等方面做了和实际拓扑网络及其他已有拓扑模型做了比较,结果表明DCTM模型在度值分布、社团特性等方面较其他模型和实际网络符合的很好,证明DCTM网络模型可以很好的模拟实际的拓扑网络。