金融犯罪是当今业内面临的棘手问题之一,其中洗钱活动日益猖獗,严重威胁着全球经济发展和国家安全。目前的洗钱犯罪网络日益庞大、错综复杂而且形式多样,如何从洗钱犯罪网络中找出关键性节点,有效打击洗钱犯罪,已经成为反洗钱领域的一个重要课题。针对这一问题,采用基于可疑交易网络的链接发现技术,对交易网络中节点的重要性进行测度,可以有效地找出可疑交易网络中的关键节点。根据社会网络分析理论,研究节点重要性的方法主要有两类:其一是社会网络分析方法,将节点的“重要性”等价为“显著性”,并不破坏网络的整体性且通常不考虑节点的重要性;其二是节点删除的研究方法,将节点的“重要性等价为该节点被删除后对网络的破坏性”,实际上考虑的是节点删除前后图的连通状况的变化情况。从对网络破坏性的角度出发,阐述了一种无指导模式下可疑网络关键节点发现方法——基于节点删除的无权网络节点重要性测度算法。算法通过量化计算网络中每个节点删除后对网络连通状况的影响,来作为节点的重要度,从而找出网络中的关键节点。在基于节点删除的无权网络节点重要性测度算法的基础上,提出了一种节点—边赋权网络节点重要性测度算法(IMN算法)。这是一种指导模式下可疑网络关键节点发现方法,它解决了目前的研究中还未涉及的节点—边赋权网络中的节点重要性的测度问题;通过引入权值交易损失衰减系数和权值交易损失函数,使得算法有较好的扩展性和适应性。IMN算法避免了无权网络节点删除法其结果不十分可靠的缺点,在反洗钱领域知识的指导下,其结果较为准确,对有效打击洗钱活动,迅速切断洗钱网络的资金转移,具有重大的意义。根据上述方法,将IMN算法应用于可疑交易智能分析监测系统中,并通过实际数据验证了方法的有效性。