现实世界中，不同类的系统间差异鲜明，但通过图论的数学建模过程发现，这些抽象而来的网络中很多具有共同的结构或性质，且通过研究这些网络的特性可进一步揭示系统原型的形成原理、结构功能和演化规律等。随着信息技术的迅猛发展，现在我们能够收集和分析的数据规模远大于先前，复杂网络可达数百万节点以及数十亿连边的级别[10]。网络规模的变化势必引起分析方法的改变，原本小型网络中不存在的问题可能在大型网络中出现，并且无法被原先仅适用于小型网络的方法所解决。在大规模如上万节点的一个网络中，随意移除一两个节点网络整体可能并没有什么变化，但究竟移除多少个顶点才会对网络的连通性产生极大的影响呢？这样的问题就具有非常现实的意义[11]。近年来对大规模复杂网络的定量与定性研究，尤其是幾个重要的特性。吸引子、小世界、无标度等的研究，已成为当代科学研究中极其重要的挑战性问题之一[12]。

    12图论在中医药研究中的应用

    作为一项通用性的分析技术，使用图论研究的中医问题也十分丰富，例如佟旭[13]提出的基于复杂网络重叠社区发现算法的特征选择，能有效提取出对证型代表性强且区分度高的典型特征组合，所得出的多种建模策略可胜任糖尿病肾病多证型分类任务 ......