确定复杂网络中节点的中心性是网络科学中的一个热点研究方向。许多现实的复杂系统都可以经过适当的建模成为复杂网络进而对之研究分析。在复杂网络中不同节点的重要性存在着相当大的差异,往往存在着一少部分的节点在影响或控制整个网络,所以评估网络中节点的重要性并检测出网络中的关键节点具有重要的研究意义。节点的中心性是指通过分析节点在网络中的作用大小而设计出的一种衡量指标,以此来区分网络中的节点重要性程度,对如何提升实际网络的鲁棒性、控制网络中的传播效益、理解网络的结构特征等实际问题的解决具有重大的意义。本文重点研究内容是通过多方面分析网络中节点特征而提出合理有效的节点中心性评估算法,并通过大量的实验仿真验证提出的中心性指标的合理性与稳定性。本文主要对节点在网络中局部的微观特性以及在整个网络中的宏观信息做出详细的评估,分析单层复杂网络中节点的重要性以及多层相互依赖网络中节点的重要性。单层网络与多层的相互依赖网络在结构上有相同之处也有相异之处,我们根据两类网络的共性与差异性对各自网络中的节点中心性进行深入地研究,具体工作如下:1.在常见的单层复杂网络中,节点的度值是最简单、最基本的节点中心性指标,但是它只考虑了节点的局部信息因而缺乏综合以及全局性。为了更好更准确地计算出网络中节点的中心性,本文提出了一种基于多维信息的节点中心性评估算法（MSII）。一方面,根据“弱关系”理论我们利用关系强度来衡量节点在维持网络连通性方面的能力。另一方面,本文根据节点的位置信息提出了一种基于全局的位置参数以衡量节点的传播效应。综合节点的连通性和传播性、结合局部以及全局信息提出一种新的节点中心性排序算法MSII。不同的评价准则以及全面的实验数据证明了该中心性度量指标的合理性。2.随着从实际系统中抽象出的网络结构越来越多样,单层复杂网络已经不能够较准确地描述一些现实系统,随之对多层网络的研究也受到极大的关注。相互依赖网络是一种常用的多层网络,是由不同的网络耦合而成,能够反映现实中的许多复杂结构,有很大的应用价值。根据相互依赖网络是由多个子网络之间互相耦合的结构特点,我们把在单层网络中提出的MSII中心性度量指标作为分量然后进行累加求和以应用于相互依赖网络中节点中心性的评价。此外,为了使评价准则更精确化,我们根据相互依赖网络中特有的层间依赖边结构更精准地分析层间节点的相互影响,结合节点在当前子网络层中的连接性能,提出一种基于关系强度的节点中心性指标STC。大量的模拟实验也证明了新提出的两种中心性度量指标可以识别出关键节点以提升相互依赖网络的鲁棒性。