社交网络节点重要性识别研究进展

郭强, 欧阳, 江明珠, 刘建国

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电子科技大学学报 ›› 2025, Vol. 54 ›› Issue (01) : 125-151.

社交网络节点重要性识别研究进展

  • 郭强, 欧阳, 江明珠, 刘建国
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摘要

准确识别社交网络中的节点重要性对于促进或抑制信息传播、遏制疾病传播具有重要意义,同时在精准营销和社会治理等领域也具有重要理论意义和应用价值。该文从4个角度对节点影响力识别算法进行总结和梳理,具体包括:基于微观局部结构、中观的社团结构、宏观全局结构及基于机器学习的算法。详细介绍了其中的代表性算法,并从不同层面分析了不同算法的优缺点。此外还总结了常用的传播动力学模型和评价指标。最后提炼了仍需解决的问题和未来可能的研究方向。

关键词

社交网络 / 节点重要性 / 社团结构 / 机器学习

中图分类号

O157.5

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郭强, 欧阳, 江明珠, 刘建国. 社交网络节点重要性识别研究进展. 电子科技大学学报. 2025, 54(01): 125-151

基金

国家自然科学基金(72171150,72371150); 中央高校基本科研业务费专项(2023110139)

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