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在当前的产业复杂网络的研究中，最常见的研究方式是构建类似于简单物理网络的、无权无向的产业网络。但是，在这类产业网络中节点之间的边代表的仅仅是它们存在某种特定的联系，很少反映联系的强弱。在过去的研究中，投入产出数据能够很好地描述一个国家或地区经济系统中各个产品部门之间的技术经济关系，而且数据都是以矩阵的给出，可以直接或经过处理后作为复杂网络的邻接矩阵，从而形成了一类有向加权网络。 在博士论文中，根据投入产出表的直接消耗系数矩阵构建了产业结构网络模型（Industrial Structure Networks，简称ISN网络），然后针对网络中的边同时具有方向和权重的特点，改良了Floyd最短路径搜索算法，使之能够搜索网络中的两个节点间最快速抵达的路径，经过全局路径搜索后得到了代表部门节点最快速、最直接的系数矩阵，从而构建了另一类产业网络——产业关联网络模型（Industrial Strongest Relevant Networks，简称ISRN网络），以及衍生于该网络的一系列以特定产品部门为核心的子网络——产业集群网络(Industrial ClusterDevelopment Networks简称ICDN网络)。此外，参考Bl(o)chl等人的研究，构建了以投入产出基本流量表为数据基础的产业信息传递网络模型(Industrial ShockTransition Networks，简称ISTN网络)。 针对以上的产业网络模型，已经完成度分布、边权分布、点权分布、集聚系数、介数、流介数等基本的复杂网络分析过程，并且根据改良的路径算法和模糊聚类算法开发出一种新的产品部门聚类分析的研究方式，根据社会网络中间人属性和条件概率算法界定了产品部门的产业中介属性，根据随机游走过程和结构洞理论分析产业金融风险，根据GLW模型和Levy Stable分布分析了产品部门的演化机制。 总而言之，论文尝试将复杂网络丰富的研究手段和社会网络深刻的解释方式相结合，挖掘产业网络中每个节点不同网络指标所蕴含的产业经济学意义，提出产业联动效应、产业集群发展、产业融资风险和相关政策措施制定等问题的解决方案。在以后的研究工作中，计划采用网络流算法来模拟产业政策变化对产品部门造成的影响。