互联网是一个典型的复杂网络,具有典型的复杂网络网络结构特征。从复杂网络分析角度对网络拓扑结构进行分析,能够深入挖掘互联网的网络结构特征,有助于准确恢复互联网拓扑结构,有效获取互联网中节点的价值信息,对简化网络维护、优化网络设计、加强网络管理等具有重要意义。本文基于复杂网络分析手段挖掘网络结构特征,并把网络结构特征应用于匿名路由器识别和路由器定位两个方向:一方面通过对网络结构特征嵌入表示,以识别网络中的匿名路由器,提高互联网路由器级拓扑识别的准确性;另一方面基于网络结构特征定义IP接口相似性,提高互联网路由器地理位置定位的准确性。因此,本文的主要贡献概括为如下两个方面:1.针对匿名路由器识别问题,提出了基于网络结构特征的匿名路由器识别方法。该方法利用图嵌入方法得到了路由器级网络节点的连续特征化表征,并对其中匿名路由器的节点进行聚类处理,属于同一簇的匿名路由器属于同一匿名路由器。最后修正路由器级网络拓扑连接关系,消除冗余的匿名路由器,提升网络拓扑的准确性。相较于经典的图归纳方法,该方法应用范围更广,适应更多拓扑连接情况,并节点间的相似度使用量化衡量,结果显得更为清晰合理。2.针对路由器地理位置信息失效的问题,提出了基于网络结构特征的路由器所属区域识别方法。该方法基于测量路径信息提取网络结构特征,比较目标路由器上IP接口与地标节点的网络结构特征,具有最高网路结构特征相似度的地标节点的地理位置判定为目标IP接口的地理位置。对于单接口路由器,接口IP所属区域为路由器所在区域。本文主要针对单接口路由器,提供的方法的准确度高于现有的数据库提供的数据。为了验证本文所提方法的有效性,本文进行了验证实验。对于匿名路由器识别问题研究,本文使用包含匿名节点的仿真网络拓扑进行本文方法的实验,并与传统匿名路由器识别方法进行比较,在正确性与适用范围上都有提高。对于路由器所属区域识别方法,本文借助Planetlab平台,通过人工收集IP和基于可靠性较高的地理数据集收集IP,以作为多个实验测试集,发现本文的方法确能提高地理位置准确率。