El mundo real contiene muchos tipos de redes complejas. El uso de nodos de influencia en redes complejas puede promover o inhibir la propagación de información. La identificación de nodos influyentes se ha convertido en un tema candente en todo el mundo. La mayoría de los algoritmos existentes utilizados para la identificación de nodos influyentes se basan en la estructura de la red, como el grado de los nodos. Sin embargo, la información de atributos de los nodos también afecta la clasificación de la influencia de los nodos. En este documento, consideramos tanto la información de atributos entre nodos como la estructura de las redes. Por lo tanto, se proponen la proporción de similitud, basada en la información de atributos, y la proporción de grado, basada en la estructura derivada del valor de confianza. Se propone el algoritmo Trust-PageRank (TPR) para identificar nodos influyentes en redes complejas. Finalmente, se seleccionan varias redes reales de diferentes campos para experimentos. En comparación con algunos algoritmos existentes, los resultados sugieren que TPR identifica de manera más racional y efectiva los nodos influyentes en las redes.