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摘要
在复杂网络中，识别一组关键节点的研究具有非常重要的理论意义和应用价值。许多的传统算法并没有考虑关键节点之间的分布，导致选择的一组关键节点往往分布在少数区域，从而无法最大化信息的传播范围。为解决这个问题，提出了一种启发式的识别一组关键节点的算法，该算法不仅考虑关键节点的重要性，而且还通过惩罚每个关键节点的一阶邻居节点和二阶邻居节点的打分能力，从而挑选一组分散性足够的关键节点。在真实网络与人工网络上的实验表明，提出的算法与四个经典的基准算法相比，不仅表现更好和更稳定，而且适合于具有各种社团结构的复杂网络。
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