网络的“小世界特性”和“无标度特性”的发现，掀起了网络科学持续10多年至今丝毫没有降温的研究热潮。网络科学研究的热点逐渐从早期发现跨越不同网络的宏观上的普适规律转变为着眼于从中观层面（社团结构、群组结构）和微观层面（节点、链路）去解释不同网络所具有的不同特征。其中，节点重要性排序问题作为复杂网络分析领域的一个关键问题，在许多重要场景中有着广泛的应用，如帮助人们防范和控制疾病暴发、制订营销策略、保持通信网络的连通性、促进或抑制信息传播、推广新的产品或行为、避免电力网等基础设施级联失效等意义重大。尽管目前已经有很多种方法可以对节点重要性进行区分，且已取得一定的效果，但在大数据时代，实际网络节点数目庞大，网络结构功能十分复杂，已有算法或多或少仍存在一些问题，如算法复杂度过高在大规模复杂网络中并不适用、对部分节点的重要性识别精度不足等。基于以上原因，设计实用且有效的排序方法用于挖掘网络关键节点仍是充满挑战性的课题。《复杂网络关键节点识别》系统地研究了复杂网络节点重要性排序的相关问题。
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