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隨著圖論相關理論的興起，將復雜系統轉化為復雜網絡圖進行研究能夠大大簡化分析過程。從而網絡中個節點對整個網絡或是其他節點的重要程度的定量化研宄成為了熱點問題，現有的研宄主要從三個角度進行研宄，其研宄思路、評價指標及相關文獻如表1.1所示。

表1.1網絡節點重要度研究

研究方向	方法原理	重要度評價指標	相關文獻
社會網絡分析	網絡圖中有用信息	度、介數、親密度等	31-33
系統科學分析	節點破壞后的影響	核、核度等	34
信息搜索分析	節點間鏈接關系	Leaderrank 法、Hits 法等	35-36

文獻[37]通過將網絡圖中的某一節點刪除，然后計算生成樹的數量，生成樹越少則代表節點重要度越高，但是如果若干個節點刪除后都會使網絡不連通，就會導致此類節點的重要度相等而忽視了相鄰節點的影響；文獻[38]通過度中心度來刻畫節點重要度，度數越大能直接影響的鄰居節點越多，重要度越大； Chen[39]等人提出了一種用半局部中心性來評價節點重要度的方法；Kitsak等人 [4()]提出了 K-殼分解法，將外圍節點逐步去掉，剩余的節點的重要度將會較高，但是這種方法不適用于樹形圖、星型圖或BA網絡[41]; Albert[42]提出利用離心中心度作為指標衡量節點重要度，但這種方法容易受到某些特殊節點的影響；特征向量中心性[43]不能反映相鄰節點的數量，還能表征相鄰節點本身的重要性; 文獻[44]提出利用Leademmk算法的原理和計算方法，并將此算法運用到社會網絡節點重要度的計算上來；文獻[45]提出HITS算法，給每個節點度量權威值和樞紐值來度量節點重要性；還有其他SALSA算法[46]、節點收縮法[47]、自動信息匯集算法[48]也被廣泛應用于復雜網絡的節點重要度求解問題。