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摘要
现实世界中的许多系统都以复杂网络表示，许多机制如级联、传播和同步，
都受到网络中少数关键节点的影响。识别关键节点在控制网络的稳定性、连通性
等方面也起着至关重要的作用。
离散裂隙网络作为一种典型的复杂网络，常被用来分析与模拟裂隙介质中的
气体或液体的流动和运输。研究表明大部分的流动和运输发生在整个裂隙网络的
一个骨干网络内，因此，通过识别骨干网络而不是整个网络，有助于缩减网络规
模，提高分析与模拟的效率。
然而，传统基于图神经网络的关键节点识别方法本质上不是基于归纳学习的，
存
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