近年来,随着生活中出现了各种各样的复杂网络,对复杂网络的研究也变得越来越重要。由于社团挖掘算法对分析复杂网络的拓扑结构、发现网络中潜在的规律以及预测网络数据的行为具有十分重要的理论意义,所以复杂网络社团挖掘算法也日益成为研究的焦点。本文针对复杂网络社团挖掘算法以及它的实际应用进行了论述和实验论证。首先,本文通过阐述复杂网络社团挖掘算法的研究现状及研究意义,针对出现的各种经典的社团挖掘算法,分析了各种经典算法的优缺点。然后,在对能量模型充分研究的基础上,提出了用能量模型来进行网络的社团挖掘。并结合能量模型与传统的模块度社团挖掘算法提出了基于能量模型的BH算法。最后,本文采用2013年6月武汉市公交换乘网络数据来进行实证分析,将该算法应用于武汉市公交网络模型中,社团划分的结果证明了该算法的可行性,以及网络建模对网络社团分割算法的基础作用。