社团结构分析对于复杂网络研究具有十分重要的意义,涉及到生物学、计算机科学和社会学等多个领域。本文首先从复杂网络的研究背景和意义出发,介绍了复杂网络的研究现状,然后重点介绍复杂网络研究相关的基础理论知识和几种典型的社团发现算法。针对目前大多数社团发现算法的不足,本文提出了一种启发式社团发现算法(HCDA)。首先根据社团结构的基本性质,提出了适用于社团发现的启发式原则。然后,根据模块密度函数D推导出作为社团成员判断标准的衡量函数。通过结合启发式原则和衡量函数,HCDA算法在不需要任何先验条件的情况下,能够获得很高的准确性,同时兼具较低的时间复杂度的特性。在自然界和社会科学中的复杂系统往往处于不断的变化之中,因此适用于动态社会网络的社团发现算法的研究对于分析和解决很多实际问题具有十分重要的现实意义。本文根据大多数社会网络所具有的普遍性质,在HCDA算法的基础上提出了适用于动态社会网络的社团发现算法(DHCDA)。理论分析和其在动态社会网络上的实验结果均表明,DHCDA算法在不影响社团划分准确性的情况下,具有比单纯使用静态算法高得多的社团划分效率。本文最后根据《三国演义》原著构建了三国动态网络模型,该模型依据小说中人物之间的社会关系生成了四个不同时期的人物关系网络。这些网络均具有较清晰的社团结构,因此可以作为复杂网络社团发现算法准确性检验的标准。同时,通过将本文算法应用于三国动态网络,进一步验证了静态算法的准确性以及DHCDA算法对于动态社会网络的适用性。