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现有的节点影响力度量方法侧重于考虑邻居节点的信息,忽略了节点间拓扑结构的差异.针对此问题,提出一种基于网络结构特征的节点影响力度量算法.首先,引入隐藏于网络背后的有效距离,从两个角度分别度量节点的重要性.其次,为克服角度融合时主观因素的影响,借助多属性决策理论中的VIKOR方法计算复杂网络中节点的影响力,并进行排序.在6个真实网络上,通过SIR模型进行数值仿真实验,与其他中心性算法进行排名区分度、准确性比较.实验结果表明,所提方法不仅可以得到更准确的排序结果,而且有效减少了相同排序节点的出现频率.