随着信息时代的到来，复杂网络的研究变得尤为重要。复杂网络广泛存在于社会、生物和科技领域，如社交平台、神经网络和互联网等。在这些网络中，如何高效地识别关键节点成为研究热点。常见的节点挖掘方法包括度中心性（Degree Centrality）和社会影响力分析（Social Influence Analysis）。前者通过计算节点连接数量来衡量其重要性；后者则结合了节点的交互频率与影响力范围。此外，PageRank算法也被广泛应用，它模拟网页间的链接关系，评估节点的全局重要程度。而在生物学领域，基于最短路径的介数中心性（Betweenness Centrality）能够揭示疾病传播的关键节点。值得注意的是，机器学习技术正在改变传统方法，深度学习模型可以自动提取特征并预测节点的重要性。未来，跨学科的合作将推动更多创新方法的发展，为网络优化提供新思路💡。
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