提升链路预测精度是复杂网络研究的基础问题之一，现有的基于节点相似的链路预测指标没有充分利用网络节点的重要性，即节点在网络中的影响力。针对以上问题提出基于节点重要性的链路预测算法。该算法在基于局部相似性链路预测算法的共同邻居( CN) 、Adamic-Adar( AA) 、Ｒesource Allocation( ＲA) 相似性指标的基础上，充分利用了节点度中心性、接近中心性及介数中心性的信息，提出考虑节点重要性的 CN、AA、ＲA 链路预测相似性指标。在 4 个真实数据集上进行仿真实验，以 AU