复杂网络中的重要节点对于制止谣言、控制舆论传播、社交影响力最大化等都有重要意义,节点重要性研究是复杂网络的热点领域之一。众多学者对复杂网络进行了深入的研究,提出了许多成果,近年来,一些学者开始关注时序网络,对时序网络的结构特征、动态演化等问题进行了研究,本文主要针对时序网络中的节点重要性发现进行研究,具体研究内容如下。提出了基于特征向量的时序网络节点重要性研究方法。首先,根据时间窗口模型将时序网络划分成离散型的时间窗口,计算出各个窗口对应邻接矩阵特征向量;其次,计算各个时间窗口之间的变化率来保留相邻窗口之间的时序信息,通过简单函数法处理以上两个结果计算出时序网络内各个节点的重要性;最后使用真实时序网络数据集对提出的算法进行了实验,实验结果表明本文的提出的算法相对于其他算法具有更合理的排序结果。提出了基于滑动窗口的时序网络节点重要性研究方法。首先使用滑动窗口模型计算出各个窗口的移动平均值赋值给窗口内节点,反映出时序网络的持续性时序信息;其次通过移动平均值结合K-核分解方法计算出时序网络节点重要性研究;最后使用真实时序网络数据集与其他算法进行实验,通过结果可得本文方法比其他算法有更合理的排序结果。该论文有图33幅,表17个,参考文献85篇。