网络节点重要性排序（ranking nodes in networks），理学-统计学-大数据统计分析-大数据，按照某一种节点重要性衡量标准对网络节点进行排序。简史评估网络中节点重要性的方法主要源于图论以及基于图的数据挖掘。网络的“小世界特性”和“无标度特性”的发现掀起了网络科学的研究热潮。早期的研究都集中在网络宏观或者中观上的一些特征与网络具体功能表现之间的关系。随着研究的深入，人们发现宏观指标不能很好体现网络结构和功能上的特征。宏观指标以及基于宏观量的运算，已经把很多个体的特征进行了“平均化”，而一些非常关键个体的表现被这种“平均化”淹没了。精细可靠的解释，需立足于微观上的深入认识。网络科学研究的热点逐渐从早期发现跨越不同网络的宏观上的普适规律转变为着眼于从中观（社区结构、群组结构）和微观层面（节点、链路）去解释不同网络所具有的不同特征。随着网络科学研究从整体宏观到个体微观的转变，重要节点的排序和挖掘便成为近年来的一个研究热点。复杂网络中节点重要性的研究起源于社会学网络分析领域。