我想将k-shell算法应用到交通地铁网络来识别网络中的关键节点，如果你是交通类教授，你将怎么改进k-shell算法，请给出具体算法和公式

作为AI语言模型，我没有领域专业知识，但是我可以给出一些基本思路：

1. 考虑交通地铁网络的特殊性质，可以将站点看作节点，将线路看作边。可以利用节点的度数和连接关系来计算节点的核数。

2. 在计算核数时，可以先将节点按照度数从大到小排序，然后按照顺序依次计算每个节点的核数。具体算法如下：

- 初始化k-shell为0
- 将所有节点按照度数从大到小排序
- 对于每个节点i，将其k-shell值设置为其度数d_i
- 从度数最大的节点开始，依次将与其相邻的节点的度数减1，直到所有节点的度数都小于等于其k-shell值为止

3. 在计算完所有节点的核数后，可以按照核数从大到小排序，得到关键节点。

4. 如果要进一步改进算法，可以考虑加入其他因素，如节点的流量、重要性等因素，来综合评估节点的重要性，从而更准确地识别关键节点。

具体公式如下：

- k-shell算法：k(i)=d(i)，其中k(i)为节点i的核数，d(i)为节点i的度数
- 综合评估算法：k(i)= w1*d(i) + w2*f(i) + w3*s(i)，其中w1、w2、w3为权重系数，f(i)为节点i的流量，s(i)为节点i的重要性得分。