确定评价者的权重是评价理论与方法重要的一步.提出了基于网络博弈框架的新的评价者权重分配方法,并就解和参数的性质进行了详尽的讨论与验证.将评价者视为网络节点,评价者的评价行为形成评价者之间的联系,构成网络的边,根据评价者的评分信息定义他们之间的"合作"和"冲突"矩阵构成网络的权重矩阵,建立了网络博弈的模型,其最优解即为权重值.给出了模型最优解的求解方法,并证明了该最优解是Nash均衡的内点解,并且是这一问题唯一的Nash均衡解.分析了最优解与网络中心性测度之间的联系,较为本质地分析了最优解在网络科学中的含义,将决策理论与网络科学的知识关联起来.通过数学证明和仿真分析,揭示了模型中参数的含义,其对于解的"保序性"和"稳定性"两个优良性质是此消彼长的关系,提出了根据数据集特征选择参数值的相机抉择的管理思想;并在真实的数据集上进一步做模型的应用分析.本文提出的考虑网络交互影响效应的权重分配方法具有实用性,能够平衡解"保序性"和"稳定性"两个良好属性,具有理论意义和实践价值.