复杂网络是研究和分析客观真实世界网络的一种有用的工具,然而由于网络中链接和节点的数量日益庞大,给人们深入理解、分析和管理复杂网络带来挑战,如何抽取复杂网络的骨干结构以提高研究效率成为研究者们的研究热点。随着信息社会的到来,信息扩散理论被广泛应用于复杂网络的研究中,而互联网的飞速发展为海量信息在网络中扩散的研究提供了数据支撑,也为抽取复杂网络的骨干结构提供了一个新的角度。本文先是回顾了现有的复杂网络骨干结构的识别方法,同时就常见信息扩散模型的扩散规则、所依赖的参数等进行了针对性的研究,在此基础上,提出了一个基于信息扩散的复杂网络骨干结构的抽取模型。该模型首先通过评价节点重要性的方法挖掘网络中的关键节点,然后以这些关键节点作为信息扩散时的种子节点,并利用SI模型模拟网络中信息扩散的过程,再根据链接在信息扩散过程中的表现来评价链接的重要程度,从而挖掘网络中的关键链接,最终抽取出由关键链接构成的复杂网络的骨干结构。抽取模型选取了五种不同的挖掘关键节点的方法,并分别从节点和链接维度设计了评估链接重要性的指标,以保证抽取模型的有效性和稳定性。研究结果表明,本文所提出的抽取模型可以从信息扩散的角度更好的理解网络的结构,识别在信息传递过程中起到关键作用的链接,并且通过骨干结构的方式有效传递网络中的信息。