基于生物地理学优化的大规模社交网络关键演员协同性能识别研究

本研究针对社交网络中关键演员集合识别这一NP难问题，创新性地提出网络转换机制评估演员协同性能，并采用生物地理学优化(BBO)算法进行最优集合搜索。通过引入种群初始化策略、演员选择概率分配、可服务演员空间限定及缓存机制等技术，实现较遗传算法(GA)十倍的效率提升，为影响力传播、病毒营销等实际应用提供了高效解决方案。

　　

在信息爆炸的时代，社交网络已成为思想传播和知识获取的核心载体。如何从海量网络节点中识别最具影响力的关键演员集合，直接影响着病毒营销、疫情管控等重大社会应用的成效。传统方法依赖度中心性(Degree Centrality)、接近中心性(Closeness Centrality)等单一指标排序，但研究者们发现：排名前K的个体组成的集合，其协同传播效果往往不如某些看似普通的演员组合。这一现象暴露出个体中心性指标在群体性能评估中的局限性，也催生了群体中心性(Group Centrality)、组合优化等新方法的探索。

针对这一挑战，研究人员开展了一项突破性研究。通过构建网络转换机制，将目标演员集合虚拟合并为超级节点，并基于重构网络的中心性评分量化其协同性能。创新性地引入生物地理学优化(Biogeography-Based Optimization, BBO)算法进行全局搜索，结合演员排名初始化、选择概率分配、可服务演员空间限定等技术，显著提升搜索效率。实验证明该方法在10个基准数据集上较传统遗传算法(Genetic Algorithm, GA)有十倍性能提升。

关键技术方法包括：1) 网络重构机制评估集合协同性能；2) 生物地理学优化(BBO)框架进行最优解搜索；3) 基于演员中心性排名的种群初始化策略；4) 动态调整的选择概率分配机制；5) 可服务演员空间限定缩小搜索范围；6) 缓存机制避免重复计算。研究采用包含不同聚类系数的10个基准网络数据集进行验证。

【Identification of key actors set】
系统分析了传统中心性指标（如度中心性、介数中心性）的局限性，指出单纯依赖个体排名前K的演员集合可能产生次优协同效果。提出重力中心性(Gravity Centrality)等改进指标仍未能根本解决群体性能优化问题。

【Our proposed approach】
创新性地将目标演员集合视为超级节点进行网络重构，通过计算合并节点的中心性得分量化协同性能。采用BBO算法进行全局优化，结合演员排名初始化、选择概率动态调整等技术，有效平衡探索与开发效率。

【Experimental setup and result analysis】
在10个具有不同聚类系数的基准网络上验证模型有效性。实验数据显示，相较于传统GA算法，提出的优化框架在保持解质量的同时实现数量级的效率提升，特别适合大规模网络分析。

【Conclusion and future work】
研究确立了演员集合协同性能的量化评估范式，为社交网络分析提供了新方法论。未来可拓展至动态网络环境，并探索与其他群体智能算法的融合应用。该成果对精准营销、舆情管控等实际场景具有重要指导价值，相关技术框架也可迁移至生物网络等复杂系统分析领域。

（注：论文发表于《Expert Systems with Applications》，作者团队包括De, S. S.、Giri, P. K.等，采用生物地理学优化等智能计算方法解决社交网络分析难题，所有技术细节均源自原文表述。）