信息传播离不开各类网络,而网络中的重要节点会引发信息超级传播现象,故对相关科学问题的研究显得尤为重要。如何高效识别重要节点并有效控制,建立网络综合治理体系,营造清朗网络空间,引起了更多学者的关注。本文对K-核分解算法进行优化,实现重要节点识别,并将其应用于定位传播源点,针对重要节点与传播源点提出管理措施。为准确识别重要节点,需对比几种判定重要节点的算法,确保较低的时间复杂度和较高实用度。K-核分解算法是判断中心节点、分析节点影响力的经典算法。但该算法存在一定误差,导致所识别的重要节点中包括类核团节点,而类核团节点的特点为K-核值高、传播效率低,会降低算法的精准度。鉴于此,本文基于加权网络,利用权重置乱算法构造零模型网络优化K-核分解算法,识别并排除类核团节点,提高重要节点判定精准度。基于仿真与实际网络,通过对比类核团节点与相同K-核层节点平均传播效率的大小关系,验证算法所识别的类核团节点的传播能力是否低于具有相同中心性的真核节点。利用SI模型模拟信息传播,设定不同传染概率,且将各传染概率的重复传播次数设置为10000,计算类核团节点与真核节点的平均传播率。实验结果表明,绝大多数类核团节点的传播效率低于同层真核节点,从高K-核节点集合中排除类核团节点,可达到扩大应用范围和提高算法精准度的目的。在实际应用中,通过识别重要节点实现谣言传播源点的定位。当谣言的传播源用户具有一定的网络影响力时,该谣言就具有大规模爆发的可能性。本文假设谣言的传播源用户是重要节点之一,且该谣言具有在较短时间内传播至更多重要节点的特点。在原网络中,通过计算两两重要节点之间的最短路径,选取最短路径所涉及到的连边,结合重要节点构造子网络。利用SI模型模拟传播,计算各个I状态节点与其他所有重要节点的最短路径长度之和,以选取最短路径之和最小的I状态节点作为传播源点。利用仿真与实际网络对算法有效性进行验证,实验结果表明该算法可以在网络中定位传播源点,其准确率达80%以上。重要节点与传播源点不仅是网络传播中的关键节点,也是推进国家治理体系和治理能力现代化的一个关注重点。本文针对重要节点与传播源点分别提出管理策略,以达到共同遏制谣言传播的目的。对于重要节点,通过分类管理,融入用户偏好选择,可高效遏制谣言传播。对于传播源点,在谣言爆发之前,防微杜渐,利用相关算法对谣言以及发布谣言者进行识别,遏制谣言大规模传播;在谣言爆发时,相关部门不仅要积极回应,正面辟谣,还需进一步完善针对传播源点用户的法律法规,做到有法可依,有法必依。