动态复杂系统中的影响者识别
物理与社会
2019-08-30 v3 社会与信息网络
摘要
许多现实世界复杂系统的完整性与功能性依赖于一小部分关键节点，即影响者。在不同语境下，这些影响者被定义为维持网络连通性的结构重要节点，或对某些动态过程可产生不成比例影响的关键动态单元。实践中，识别给定系统中的最优影响者集合在诸多学科中具有深远意义。本综述考察了从不同视角开展的影响者识别研究的最新进展，并介绍了为不同目标设计的先进解决方案。具体而言，我们首先讨论寻找最少节点数使其移除可令网络崩溃的问题（即最优渗流或网络拆解问题），随后综述定位关键节点的方法，这些节点能够通过连续（如独立级联模型）或断续相变（如阈值模型）塑造全局动力学。最后我们对本综述进行总结并展望。
引用
@article{arxiv.1907.13017,
title = {Influencer identification in dynamical complex systems},
author = {Sen Pei and Jiannan Wang and Flaviano Morone and Hernán A Makse},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.13017},
year = {2019}
}