关键节点的测度问题本质上可归结为节点重要性测度及排序问题，该问题的有效解决有助于指导金融、电力、供应链、互联网等多方面的应用开展。而当前的研究大多针对无权、静态社会网络，在动态加权网络中的研究则比较少，显然进一步的研究是很有必要的。 考虑到现实中单一因素测度节点重要性的局限性，给出了等效点权概念，一方面，点权作为一个基本的因素，它的确在局部上反映了节点的重要程度，另一方面，点权对其它节点的扩散效应，距离越远，影响越小，考虑到全局网络中节点的点权对中心节点影响，给出了基于等效点权的节点重要性排名方法，从而进一步提高了测度结果的准确性。 考虑到现实加权网络的社区结构特性，给出了先分组后计算的思想，经典的社区分组算法能在无权图中有很好的效果，在加权图中却与预期的结果有一些差距，为了解决该问题，给出了基于距离增量矩阵的分组概念模型，考虑到两社区在合并前后路径矩阵的变化情况，给出了评价分组质量的距离增量指标，针对直接计算路径矩阵时间代价大的不足，采用了动态更新的方式来缩短计算时间，从而使该分组测度算法能适用于更大规模的网络。 考虑到现实加权网络随时间变化的动态特性，针对其中的路径矩阵给出了动态式更新的方法，针对加入节点、删除节点、边权的变化等情况给出了不同的更新方法，大大缩短了计算开销，同时给出了一种计算节点间最短路径的新方法，使其能更好的满足实际动态网络应用的需求。 最后，综合以上三方面，给出了基于距离增量矩阵分组求节点重要性的动态算法（a dynamic algorithm to calculate the importance of nodes based on the distance-increment matrix grouping，IDD），其主要包括数据分组的初始化、数据加入后的分组选择、距离矩阵的更新和节点重要性计算四方面内容，结合C-DBLP数据并通过实验验证了该算法的可行性和有效性。
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