科学家合作网络属于复杂网络中社会网络的一种。目前对其拓扑结构的研究还停留在统计特征的层面上,所建模型通常都集中于讨论如何更好地描述科学家之间的合作行为。但直到现在,尚未对科学家的合作行为做出明确说明。本文的研究成果如下:1)对目前针对科学家合作网络拓扑的相关研究成果做了分析,并以skitter数据和ER模型为例说明了利用BOSAM可观察到的网络拓扑特征。2)基于BOSAM对凝聚态物理学科学家合作网络的拓扑特征进行了分析,从静态的BOSAM位图出发,发现了该网络节点合作行为的两个重要特征:Ⅰ.“择弱”规则:新节点在加入网络时,往往只能找到较弱的节点作为其合作伙伴,而直接获得与较强的节点合作的机会非常小。该发现纠正了以前人们普遍认为该网络增长机制的“择强”规则的观点。Ⅱ.“门当户对”特征:即科学家合作网络中节点的合作行为不但与节点本身强弱有关,同时,这种合作行为也携带了节点的“背景”因素:节点“背景”的强弱恰恰对应于其最强邻点的强弱,而且,“背景”强的节点,其合作者也往往强于那些“背景”弱的节点的合作者。这种发现明确了科学家合作关系的潜在因素,因而是对科学家合作行为更加清晰的说明。3)基于对科学家合作网络拓扑特征的分析,对科学家合作网络进行了拓扑建模。本文的模型为一动态增长的网络拓扑模型,在网络规模的增长过程中融合了节点资历的变化。基于网络规模的动态增长,发现了科学家合作网络增长机制的三个特征:Ⅰ.新节点通过与某节点的合作,也间接获得了与该节点的合作圈子内最强节点的合作机会;Ⅱ.新节点选择了较弱的合作者,而且这些合作者往往都非常弱,可以认为,新节点根本无法获得与很强的节点直接合作的机会;Ⅲ.与较强节点存在合作关系的节点,在其寻找其他的伙伴的过程中,往往选择那些比自己强,但却与自己实力最为接近的节点进行合作。该模型较好地模拟了科学家合作网络的增长机制和科学家的合作行为,证实了本文在这些方面的相关推断,揭示了科学家合作网络和科学家合作行为的一些基本规律。