在采取Heygen算法解决社会网络分析问题时面临哪些主要障碍

1. 数据质量问题：社交网络数据通常是大范围、高维度、不完全和喧闹的，这会给Heygen算法的利用带来挑战。

2. 算法复杂度问题：Heygen算法在处理大范围社交网络数据时需要进行复杂计算，因此需要有效的算法优化和并行计算技术。

3. 网络结构问题：社交网络的结构通常是复杂的，包括多种关系和节点类型，这会影响Heygen算法的准确性和效力。

4. 隐私保护问题：在进行社交网络分析时，需要斟酌用户隐私和数据保护的问题，这可能会限制Heygen算法的利用范围。

5. 算法参数选择问题：Heygen算法有多个参数需要调剂，区分参数设置可能会影响算法的性能和结果，因此需要公道选择参数。

6. 结果解释问题：Heygen算法得到的结果可能需要进一步解释和分析，这需要结合领域知识和专业经验来进行解释和验证。