关于识别重要节点的全面调查：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，识别复杂网络中的有影响力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影响最大的节点。现有的方法大致可以分为两类：基于结构中心性的方法和基于机器学习的方法。本文首先提供了有关有影响力节点识别问题的背景描述，然后全面回顾了用于查找复杂网络中最有影响力节点的最新方法和算法。为了追踪这些方法的发展，还介绍了常用的评估指标。接下来，我们提出了一个框架，该框架从可扩展性、可解释性、计算成本和适用的应用场景等关键维度对算法进行评估和比较。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进行更现实的性能评估，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，清晰地了解了该领域过去的发展、当前的能力和未来的机会。

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