在传统蜂窝网络中,对于那些在地理位置上部署相距较远的基站,我们通常认为它们是相互独立、没有关联的。然而,蜂窝网在经历过长时间的演变之后,这样的假设不再是正确的。表面上看来,基站的部署是以服务移动客户为导向的,实际上基站的部署信息中已经包含了很多重要的基础特征,如:地理位置、覆盖范围以及业务流量负载等。基站的这些特征可以被用来分析蜂窝网部署的潜在特征以及研究人类行为的活动特性(聚集性)。本文首先根据商用蜂窝网络中大规模的基站实测数据,利用基站的业务流量负载建立了基站的空间相关性模型,结合复杂网络理论,对所建立的基站空间相关性模型进行了网络的结构与特征分析。分析与验证的结果显示,相关性模型中度分布服从无标度(Scale-free)特性,特别是数据集建模结果呈现出了明显的分形与小世界特征。之后,我们还利用结合了渗透理论的Collective Influence(CI)方法去分析基站的重要性,以便找到蜂窝网中相对重要的基站。另一方面,复杂网络往往呈现出异构的本质,即网络中不同的节点之间对网络整体的重要程度差别很大。因此,识别出重要节点能够有效地提高网络的鲁棒性、保持网络的连通性以及控制网络病毒的传播。为了合理地判定网络节点的相对重要性,以往研究者已经提出了一些启发式方法与基于全局损失函数的CI算法。然而,已有研究表明大部分已知的方法仅仅利用了网络的结构信息,却忽视了网络其它方面的有价值的信息。在本文中,我们利用基于双种群遗传算法的改进方法去找到重要节点;在这种方法里我们尝试去找到一个最合理的描述节点重要性的序列,同时还使用了崩塌速率参数去评估序列的可行性。针对所生成的网络拓扑,仿真结果表明这种方法比基于中心性策略以及CI方法更合理。最后,论文给出文章总结以及本研究下一步的可能方向。