随着信息技术和网络技术的蓬勃发展,人们的生活和生产活动越来越依赖于各种复杂系统安全可靠的高效运行。现实世界中,绝大多数复杂系统都可以抽象为复杂网络,复杂网络相关理论的研究可以帮助人们深入了解实际复杂系统的性质和演化规律。复杂网络相关理论的研究中,重要节点的辨识已经成为研究人员关注的重点研究方向之一。辨识复杂网络中的重要节点对研究网络演化、博弈、传播与控制具有重要意义,对控制和维护现实复杂系统的运行有着重要的实用价值。为了准确有效地辨识复杂网络中的重要节点,本文主要开展了以下工作:首先,分析本文的研究背景及研究意义,通过阅读和梳理相关文献,提出了复杂网络重要节点辨识方法中存在的问题,并阐述本文涉及的复杂网络基础理论。其次,针对无向无权复杂网络,考虑节点自身重要性和关联节点对其重要度的贡献,提出基于重要度传输矩阵的重要节点辨识方法。将该方法应用于无向无权的ARPA网络,根据辨识结果对网络进行破坏性仿真分析,并与不同方法进行比较,发现根据本文方法删除节点能对网络造成更大的破坏,实验结果地表明了本文提出的复杂网络重要节点辨识方法的有效性。然后将该重要节点辨识方法应用于实际的无向无权Hamster社交关系网络,使用Gephi网络仿真软件统计网络的相关特性,对网络实施蓄意攻击和随机故障,对比分析网络鲁棒性和脆弱性的变化,发现本文方法使网络平均路径长度增加较多,得到的子图数目较多,子图规模较小,实验结果进一步表明了本文提出的重要节点辨识方法在实际复杂网络中的适用性和有效性。最后,针对有向加权复杂网络,考虑连边权重和方向对节点重要性的影响,提出基于相对重要性差异的有向加权复杂网络重要节点辨识方法。将该重要节点辨识方法应用于有向加权的ARPA网络,根据辨识结果对网络进行破坏性仿真分析,并与不同方法进行比较,发现根据本文方法删除节点能对网络造成更大的破坏,实验结果表明了本文提出的复杂网络重要节点辨识方法的准确性。然后将该重要节点辨识方法应用于实际的有向加权US Air Lines网络,使用Gephi网络仿真软件统计网络的相关特性,对网络实施蓄意攻击和随机故障,对比分析网络鲁棒性和脆弱性的变化,发现本文方法使网络平均路径长度增加较多,得到的子图数目更多,连通子图规模较小,实验结果进一步表明了本文提出的重要节点辨识方法在实际有向加权复杂网络中的适用性和可靠性。