Internet网络可以给人类带来巨大的信息资源,同时为这些信息资源的共享搭建一个共享平台。网络中的各个设备承担着接受信息、传递信息的职责。为了保证网络高效的运转,需要及时的处理网络中的故障。重要节点,需要给予更多的保护和支撑。于是,网络节点重要性分析凸显出它的必要性。现在大多用基于移除节点、节点收缩等方法来评估节点重要性,根据网络性能的变化程度来确定网络中各个节点的重要度,但这会损坏网络拓扑结构,引起其变化。基于改进的拓扑势的节点重要性评估算法,虽然保证网络拓扑结构的全面性和节点问的相互依赖程度,但在两个固有属性(节点的度和介数)数量级相差较大。针对上述算法的不足,本文提出了在基于改进的拓扑势的节点重要性评估算法上进行节点加权,即采用熵权法-通过分析两个指标的熵值确定出其对网络的相对重要程度,该算法从拓扑结构的层面上,不仅注重节点之间的依赖程度和节点对网络资源的控制能力,而且加权方法综合考虑两方面的因素,避免了一方面的单一性。研究对复杂网络进行边加权之后的网络节点重要性,结合节点收缩法,在其基础上对此算法改进,重新定义加权节点重要度,最后利用实验分析验证算法的可行性和有效的控制了算法的时问复杂度,而且有比较强的现实意义。同时研究基于通信网络拓扑图的马氏链模型,根据上述模型,提出把其它节点以最短路径到达该节点概率之和作为节点重要性评判指标,此算法复杂度相对较低,精度较准,尤其适用于跳数较小的无线通信网络。