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1 引言 影响力最大化［1，2］和网络分解［3］是社交网络分析领域两个重要的研究分支，前者通过选择种子节点进行信息传播，使得最终的影响范围最大.后者则通过删除网络中最小规模的节点或连边，将网络破坏成一系列小规模、不连通的分支.网络分解可以应用于舆情控制［4］，蛋白质结构解析以及交通线路防护［5，6］等领域. 网络分解算法主要有两类：基于节点删除的网络分解算法［3，4，7，8］和基于连边删除的网络分解算法［9，11］.前者利用中心性指标迭代删除网络中的重要节点，直到网络中最大连通分支［7］（Giant Connected Components， GCC）的规模小于事先设定的阈值.大多数研究将该阈
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