随着网络信息技术的高速发展和移动智能终端设备的广泛应用,以微博、微信为代表的各种围绕用户互动交流与个性化体验的社交网络已经成为了现代人必备的社交工具,深刻地影响着人们的日常工作和生活。在整个网络的结构和功能中起关键作用的节点被称为网络中的关键节点,庞大的社交网络规模,为关键节点评估带来挑战。论文综合分析节点的基本属性和网络拓扑结构属性,提出一种基于组合赋权多属性妥协解排序法（Vise Kriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje,VIKOR）的社交网络关键节点评估方法 AE-VIKOR（Analytic hierarchy process and Entropy weighting VIKOR）。针对加权LeaderRank算法中节点影响力均分,无法体现节点实际表现的问题,本文利用节点的基本属性改进加权LeaderRank算法度量节点的全局影响力;结合节点的度中心性和跨社区情况,定义基于社区结构的节点度反映节点的局部重要性;考虑节点对网络中信息传播的控制力,采用接近中心性表征节点在网络中的位置信息;分析节点的全局影响力、基于社区结构的节点度和接近中心性三个评估指标的相关性,综合考虑决策者的主观偏好和数据蕴含的客观信息,采用层次分析法和熵权法计算指标的主客观权重,并基于离差平方和的组合赋权方法确定指标的综合权重;针对VIKOR方法中个别指标权重过大、数据分布差异过大使得个体遗憾值的计算过于依赖单个指标的问题,采用待评价方案与负理想方案的贴近度加权和优化个体遗憾值的计算,对节点多指标评价方案进行排序,实现关键节点的评估。论文实验在微博数据集MicroblogPCU和通过网络爬虫采集的知乎数据集上进行。在评估指标的有效性验证中,本文所构建的节点的全局影响力和基于社区结构的节点度与其基线指标相比,均有更好的实验效果。在评估方法的有效性验证中,与现有同类方法相比本文提出的AE-VIKOR方法选出的关键节点表现出了更强的信息传播能力,进一步结合节点在实际社交网络中的客观影响力（粉丝数）对方法进行分析时,该方法选出的节点也拥有更多的粉丝数。同时,通过消融实验验证了 AE-VIKOR方法中三个指标和对VIKOR方法两个改进的有效性。