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在社交网络中找到关键节点具有重要的意义,对于当前传统节点重要性方法没有考虑到对网络结构的破坏,不适用于社交网络等问题,提出了一种改进的,基于割点移除的社交网络重要节点评估方法APRRank。动态的利用Tarjan算法找到并移除社交网络最大联通分量的割点,将这些节点移除的顺序作为社交网络中关键节点排序结果。以4个真实社交网络作为仿真数据,与现有算法进行对比,进行鲁棒性测试。仿真结果表明,使用APRRank得到的重要节点在鲁棒性评价标准上具有更优的结果,可以更快的使整个网络失效,因此APRRank算法可