社会网络是一种个人或集体之间为了交换信息而组成的关系网络。社会网络存在社区结构特性,网络会根据其本身的拓扑结构被划分为多个社区。社区之间是通过桥节点联系的,因此需要在桥节点中寻找关键节点,通过保护关键节点从而保障社会网络社区间的连通。本文针对社会网络社区结构特性,在社会网络中评估关键节点。论文根据社会网络的社区结构特性提出了一种基于桥节点的社会网络关键节点评估方法。本文构建了社会网络场景,并采用Newman快速算法划分社区。根据节点在社会网络社区中的不同作用,将节点分为社区核心、桥节点以及普通节点三类。其中社区核心是社区中与其他节点平均路径最小的节点,桥节点是位于社区边缘且在社区核心间起到连通作用的节点,社区中除社区核心以及桥节点外的节点统称为普通节点。本文通过对桥节点的重要度进行研究,定义聚类度反映桥节点的局部重要度,定义桥节点的核心距离以及桥节点的核心路径条数反映桥节点的位置重要度。利用Pearson相关系数验证聚类度、桥节点的核心距离以及桥节点的核心路径条数之间的相关性强弱。采用熵权法赋予聚类度、桥节点的核心距离以及桥节点的核心路径条数相应的权重。通过分析社区规模与桥节点影响范围的关系进而对接近理想解的偏好排序法（Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS）进行改进,并使用改进的TOPSIS得到连通重要度指标从而对社会网络中的关键节点进行评估。本文使用MATLAB R2016a对四个社会网络真实数据集进行相关计算以及数据可视化处理。考虑到删除关键节点会对网络产生不同程度的影响,本文采用网络的鲁棒性评价排序算法以及社区效率下降率算法作为模型评价方法,将连通重要度指标与度中心、介数中心性、k-shell分解法、接近中心性以及基于邻域相似度的评估指标这五种节点重要度评估指标进行对比,实验结果表明连通重要度指标在社会网络关键节点评估方面具有可行性。