关于识别关键节点的综合性研究：从基于结构中心性的方法到基于学习的方法

《ACM Computing Surveys》：A Comprehensive Survey on Identifying Influential Nodes: From Structural Centrality-based to Learning-based Methods

　　

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在网络科学中，识别复杂网络中的关键节点是一个基本挑战。这个问题涉及衡量节点的影响力，并确定那些对网络动态和信息传播产生最大影响的节点。现有的方法可以大致分为两类：基于结构中心性的方法和基于机器学习的方法。本文首先提供了关于关键节点识别问题的背景介绍，随后全面回顾了为找到复杂网络中最有影响力的节点而提出的最新方法和算法。为了追踪这些方法的发展，还介绍了常用的评估指标。然后，我们提出了一个框架，从可扩展性、可解释性、计算成本以及适用场景等关键维度来评估和比较这些算法。最后，文章探讨了有前景的研究方向，包括混合方法、提高可解释性、在动态和大规模网络中更真实的性能评估，以及使用大型语言模型。这项调查为研究人员和实践者提供了全面的参考，清楚地展示了关键节点识别领域的过去发展、当前能力和未来机遇。

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