在无源网络中，节点的重要性可以通过多种方法进行计算。其中比较常见的方法有度中心性、介数中心性和紧密中心性。度中心性是指节点的连接数，连接数越多的节点在网络中的重要性越高；介数中心性是指节点在网络中作为桥梁的作用程度，介数中心性越高的节点意味着它在网络中扮演着连接其他节点的关键角色；紧密中心性是指节点与其他节点之间的紧密连接程度，紧密中心性高的节点意味着它在网络中具有更强的影响力。
除了以上的方法，还可以使用PageRank算法来计算无源网络中节点的重要性。PageRank算法最初是由谷歌用来对网页进行排名的算法，它可以通过网络中节点之间的连接关系来计算节点的重要性，被广泛应用于社交网络分析等领域。
在实际应用中，可以根据具体的网络结构和分析目的来选择合适的节点重要性计算方法，以更好地理解网络中节点的作用和影响。
举个例子，假设我们要分析一个社交网络中用户的重要性，可以使用度中心性来衡量用户的社交活跃度，使用介数中心性来找出那些在社交网络中起到桥梁作用的用户，或者使用PageRank算法来找出在整个网络中具有较高影响力的用户。