摘要：為了準確辨識復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點,避免單一屬性指標評價節(jié)點重要性出現(xiàn)的偏差,提出了一種基于多屬性偏好信息集結(jié)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點辨識方法。首先根據(jù)節(jié)點的局部特性、全局特性及空間位置等特性,選取度中心性、介數(shù)中心性、緊密度、結(jié)構(gòu)洞、K-核(Ks)五個屬性指標構(gòu)建多屬性復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點辨識模型,對節(jié)點屬性偏好信息進行分析、集結(jié)和融合;然后將網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點作為評價主體,構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)多屬性決策矩陣,根據(jù)熵理論對節(jié)點屬性賦權(quán),計算其與理想重要節(jié)點的貼近度,對節(jié)點重要性進行精細化排序。將該模型應(yīng)用到"風(fēng)箏網(wǎng)絡(luò)"和"ARPA網(wǎng)絡(luò)"中,根據(jù)節(jié)點重要性辨識結(jié)果對網(wǎng)絡(luò)進行破壞性實驗,結(jié)果表明,該方法的準確性比已有方法更高。