现实生活中很多错综复杂的关系都可以转化为复杂网络的模型，通过对复杂网络的研究，可以发掘实际网络中存在的特点及规律，从而为现实生活中的众多领域服务。而研究复杂网络的重要任务之一就是对节点重要性进行排序，因为网络中各节点之间存在一定的差异性，所以如何有效的评估节点在网络中的重要性是研究复杂网络亟待解决的问题。本文在对节点重要性排序算法上主要做了以下二项工作：1.根据传统的网络节点测度定义了新的节点重要性测度，并提出了一种复杂度为O(E+nN)的基于排除思想的剥落排序算法，对网络中的节点按重要性测度进行排序。最后通过实验验证，该算法不仅能克服度排序、接近度排序及介数排序算法的缺陷，还能在较短的时间内找出网络中的重要节点；2.提出了一个稳定的权重函数及稳定的接近度排序算法。分析了接近度排序算法存在的不足之处，在此基础上改进了接近度排序算法，为接近度排序算法设计了一个权重函数，以此来增加不同距离节点对所求节点重要性影响的差异，实验结果表明，权重函数的不同，所得节点重要性排序结果也不相同，从而满足了科研人员多样性的研究目的需求。最后提出了一个稳定的权重函数及稳定的接近度排序算法，在稳定状态下，即使再增大不同距离节点对所求节点重要性的影响的差异，也不会影响最后节点的排序。通过对实际例子的分析证明了该带稳定权重函数的接近度排序算法的稳定性及有效性。