Les réseaux du monde réel présentent des structures hiérarchiques et modulaires marquées, avec divers sous-graphes comme éléments de construction. La plupart des études existantes considèrent simplement les sous-graphes distincts comme des motifs et utilisent uniquement leurs nombres pour caractériser le réseau sous-jacent. Bien que ces statistiques puissent être utilisées pour décrire un modèle de réseau ou même pour concevoir certains algorithmes de réseau, le rôle des sous-graphes dans de telles applications peut être davantage exploré afin d'améliorer les résultats. Dans cet article, le concept de réseau de sous-graphes (SGN) est introduit et appliqué aux modèles de réseau, avec des algorithmes conçus pour construire les SGNs d'ordre 1 et d'ordre 2, qui peuvent être facilement étendus pour créer des SGNs d'ordres supérieurs. De plus, ces SGNs sont utilisés pour élargir l'espace des caractéristiques structurelles du réseau sous-jacent, ce qui est bénéfique pour la classification des réseaux. Les expériences numériques montrent que le modèle de classification de réseau basé sur les caractéristiques structurelles du réseau original ainsi que sur les SGNs d'ordre 1 et d'ordre 2 performe toujours mieux par rapport aux modèles basés uniquement sur un ou deux de ces réseaux. Autrement dit, les caractéristiques structurelles des SGNs peuvent compléter celles du réseau original pour une meilleure classification des réseaux, indépendamment de la méthode d'extraction des caractéristiques utilisée, telle que les méthodes manuelles, l'embedding de réseau et les méthodes à noyaux.