Identificar aristas influyentes en una red compleja es un tema fundamental con una variedad de aplicaciones. Considerando la estructura topológica de las redes, proponemos un algoritmo de clasificación de aristas DID (Distribución de Influencia de Disimilitud), que se basa en la distribución de influencia de nodos y la estrategia de disimilitud. La efectividad del método propuesto se evalúa mediante la robustez de la red R y el tamaño dinámico del componente gigante y se compara con métricas existentes conocidas como el índice de Intermediación de Aristas, el índice de Producto de Grado, la Intensidad de Difusión y el índice de Superposición Topológica en nueve redes reales y doce redes BA. Los resultados experimentales muestran la superioridad de DID en la identificación de aristas influyentes. Además, se verifica a través de resultados experimentales que la efectividad del Producto de Grado y el algoritmo de Intensidad de Difusión combinado con la estrategia de disimilitud de nodos ha sido mejorada efectivamente.