論文の概要: Critical Nodes Identification in Complex Networks: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06164v1
- Date: Tue, 08 Jul 2025 16:45:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-09 16:34:38.352298
- Title: Critical Nodes Identification in Complex Networks: A Survey
- Title（参考訳）: 複雑ネットワークにおけるクリティカルノードの識別:サーベイ
- Authors: Duxin Chen, Jiawen Chen, Xiaoyu Zhang, Qinghan Jia, Xiaolu Liu, Ye Sun, Linyuan Lv, Wenwu Yu,
- Abstract要約: 本稿では,重要なノード識別技術について概観する。
それらは、固有の、クリティカルノード削除問題、影響、ネットワーク制御、人工知能、高次および動的メソッドの7つの主要なクラスに分類される。
これは、動的ネットワークにおけるアルゴリズム的、リアルタイム評価、高次構造の解析、大規模ネットワークにおける計算効率などの重要な課題を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.782530229717349
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Complex networks have become essential tools for understanding diverse phenomena in social systems, traffic systems, biomolecular systems, and financial systems. Identifying critical nodes is a central theme in contemporary research, serving as a vital bridge between theoretical foundations and practical applications. Nevertheless, the intrinsic complexity and structural heterogeneity characterizing real-world networks, with particular emphasis on dynamic and higher-order networks, present substantial obstacles to the development of universal frameworks for critical node identification. This paper provides a comprehensive review of critical node identification techniques, categorizing them into seven main classes: centrality, critical nodes deletion problem, influence maximization, network control, artificial intelligence, higher-order and dynamic methods. Our review bridges the gaps in existing surveys by systematically classifying methods based on their methodological foundations and practical implications, and by highlighting their strengths, limitations, and applicability across different network types. Our work enhances the understanding of critical node research by identifying key challenges, such as algorithmic universality, real-time evaluation in dynamic networks, analysis of higher-order structures, and computational efficiency in large-scale networks. The structured synthesis consolidates current progress and highlights open questions, particularly in modeling temporal dynamics, advancing efficient algorithms, integrating machine learning approaches, and developing scalable and interpretable metrics for complex systems.
- Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークは、社会システム、交通システム、生体分子システム、金融システムにおける多様な現象を理解するために欠かせないツールとなっている。
臨界ノードの同定は現代研究の中心的なテーマであり、理論の基礎と実践的応用の間に重要な橋渡しとなる。
それでも、実世界のネットワークを特徴付ける固有の複雑さと構造的不均一性は、特に動的および高次ネットワークに重点を置いており、臨界ノード同定のための普遍的なフレームワークの開発に重大な障害をもたらす。
本稿では,重要なノード識別手法を網羅的に検証し,中心性,臨界ノード削除問題,影響の最大化,ネットワーク制御,人工知能,高次および動的手法の7つのクラスに分類する。
本報告では,既存の調査におけるギャップを,その方法論的基盤と実践的意味に基づく手法を体系的に分類し,その強み,限界,適用性を明らかにすることによって橋渡しする。
我々の研究は、アルゴリズムの普遍性、動的ネットワークにおけるリアルタイム評価、高次構造の解析、大規模ネットワークにおける計算効率などの重要な課題を特定することにより、クリティカルノード研究の理解を深める。
構造化合成は現在の進歩を集約し、特に時間的ダイナミクスのモデリング、効率的なアルゴリズムの進化、機械学習アプローチの統合、複雑なシステムのためのスケーラブルで解釈可能なメトリクスの開発において、オープンな疑問を強調している。
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