近年来,随着互联网的飞速发展给人们的生活带来了很多的便利,同时也带来了一系列的网络隐患。在互联网时代,软件系统的安全性问题和稳定性问题日益突出。本文基于复杂网络,结合软件系统的函数调用关系分析软件系统中的影响力节点网络拓扑结构,同时提出了基于节点影响力的社团发现算法,进而分析软件系统的结构特性并在软件系统的更新迭代上提供帮助。首先,根据软件函数间的调用关系,提出一种构建新的有向加权的软件网络模型。追踪执行过程中函数调用的相关信息,同时根据软件的真实调用序列的比例作为权重,提出DFS-WEIGHT算法构建网络模型。其次,基于函数之间的调用关系、调用顺序,分析节点在整个软件网络的影响力,提出了影响力算法INM-SN。根据现实生活中的影响力渠道,来确定其他节点对当前节点的k度影响力,通过累加其他节点对当前节点的k度影响力作为当前节点在网络中的整体影响力。综合分析过程,识别出加权软件网络中的节点影响力。再次,根据得到的影响力模型,引入复杂网络中的社团理论,提出了基于节点影响力的社团发现算法CDABNI。该算法首先根据各节点的影响力排序确定社团的种子节点,初始化社团。然后根据各个社团的种子节点,根据节点间的相互依赖程度和对社团的依赖程度,采取扩张策略,将剩余的节点划分进应属的社团,同时采用迭代获得最优的划分,得出最终的社团划分结果。最后,通过对两款软件进行实验,以真实软件为基础,分析不同版本的软件中节点影响力的分布情况以及社团划分结果,分析软件在更新过程中的规律,并同时验证所提算法的正确性和有效性。