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關鍵節點組識別問題，因其應用背景廣泛，目前已經成為復雜網絡微觀層面的重要研究內容。隨著大數據時代的到來，網絡的規模愈加龐大，結構愈為復雜，現有基于仿真模擬和指標度量的傳統識別方法受到很大局限，常常陷入局部最優解。同時，基于整數線性規劃的識別模型存在不能夠區分網絡連通分支內部結構的缺陷。因此，亟需從網絡整體結構和功能出發對關鍵節點組識別問題建模進行深入研究。為此，基于0-1ニ次約東二次規化理論建立識別模型，通過最小化二階路徑內連通節點對的個數，實現區分連通分支內部結構的能力。同時，提出了一種將貪婪搜索和局部置換相結合的啟發式算法，以適應大規模網絡的關鍵節點組別。最后，在多組人工網絡和真實網絡數據集上實驗分析，驗證所提出模型和算法的正確性和有效性。
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