基于Transformer编码器与卷积神经网络的复杂网络关键节点识别模型TECNN研究

针对复杂网络中关键节点识别存在多跳邻居关系研究不足的问题，研究人员提出融合Transformer编码器与卷积神经网络（CNN）的TECNN模型。通过7跳邻居特征聚合、全局依赖捕获（Transformer）与局部结构提取（CNN），显著提升节点影响力预测精度。实验表明，TECNN在12个网络中排名准确率、区分度及Top-10节点识别均优于7种对比算法，为网络控制与资源优化提供新工具。

　　

在当今高度互联的世界中，复杂网络如同社会运行的隐形骨架——从社交平台上信息的病毒式传播，到电力网络中关键枢纽的崩溃可能引发的大规模停电，再到流行病学中"超级传播者"对疫情发展的决定性影响。这些现象背后都指向一个核心科学问题：如何精准识别网络中的关键节点？尽管已有度中心性（DC）、介数中心性（BC）等传统方法，以及近年兴起的infGCN、RCNN等深度学习模型，但现有技术面临两大瓶颈：一是多数模型仅关注有限跳数（如1-2跳）的局部邻居信息，难以捕捉节点在全局网络中的真实影响力；二是现有算法往往无法兼顾远程依赖关系与局部拓扑特征的提取。

针对这些挑战，甘肃某研究机构的Lihui Sun与Pengli Lu在《Journal of Computational Science》发表的研究中，创新性地将自然语言处理领域的Transformer与大获成功的卷积神经网络（CNN）相结合，提出TECNN模型。这项研究通过12个真实网络的系统验证表明，该模型在节点排名准确率、区分度等指标上全面超越传统算法与现有深度学习方法，特别是对网络中最关键的Top-10节点识别精度提升显著。

研究团队采用三大核心技术：首先设计7跳邻居特征聚合模块，整合度中心性、拉普拉斯矩阵特征向量等6类拓扑指标；其次通过Transformer编码器捕捉节点间的长程依赖，其自注意力机制能动态衡量任意两节点的关联强度；最后采用多层CNN提取局部结构模式，形成"全局-局部"双重视角。实验环节创新性地引入SIR（Susceptible-Infected-Recovered）模型作为节点真实影响力的金标准，在社交网络、生物网络等12类数据集上进行跨领域验证。

方法部分揭示模型的三大创新：1）邻居聚合模块通过矩阵幂运算实现7跳信息融合，相比传统2跳方法信息量提升3.5倍；2）Transformer层采用8头注意力机制，有效识别跨网络社区的潜在影响力传递路径；3）CNN模块包含3层空洞卷积，在扩大感受野同时保持局部拓扑细节。

结果部分显示突破性发现：在Email网络测试中，TECNN的肯德尔相关系数（0.892）显著高于次优算法RCNN（0.761）；对于美国西部电网网络，模型对关键输电节点的识别准确率达94.3%，比k-shell方法提升21%。特别值得注意的是，当分析不同跳数的影响时，7跳聚合在90%的测试网络中表现最优，证实了深度邻居信息对节点影响力预测的必要性。

结论部分强调了该研究的双重价值：方法论上，首次验证Transformer+CNN架构在复杂网络分析中的优越性，为图神经网络开辟新方向；应用层面，模型在流行病防控（识别超级传播者）、基础设施保护（定位关键枢纽）等领域具有直接应用前景。作者特别指出，未来可扩展至动态网络场景，并探索轻量化版本用于超大规模网络分析。

这项研究的创新性不仅体现在算法性能的提升，更在于其开创性地将自然语言处理中的注意力机制与图像处理的卷积操作有机融合，为复杂系统分析提供了全新的方法论框架。正如研究者所述："TECNN的成功印证了跨学科技术融合的巨大潜力——当Transformer的'全局视野'遇见CNN的'局部洞察'，我们得以更全面地解码复杂网络的运行密码。"