数据质量问题：社交网络数据通常是大规模、高维度、不完整和嘈杂的，这会给Heygen算法的应用带来挑战。
算法复杂度问题：Heygen算法在处理大规模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。
网络结构问题：社交网络的结构通常是复杂的，包含多种关系和节点类型，这会影响Heygen算法的准确性和效率。
隐私保护问题：在进行社交网络分析时，需要考虑用户隐私和数据保护的问题，这可能会限制Heygen算法的应用范围。
算法参数选择问题：Heygen算法有多个参数需要调整，不同参数设置可能会影响算法的性能和结果，因此需要合理选择参数。
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。
