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Identifying Influential Nodes in Bipartite Networks Using the Clustering Coefficient

机译:使用聚类系数识别双向网络中的影响节点

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摘要

The identification of influential nodes in complex network can be very challenging. If the network has a community structure, centrality measures may fail to identify the complete set of influential nodes, as the hubs and other central nodes of the network may lie inside only one community. Here we define a bipartite clustering coefficient that, by taking differently structured clusters into account, can find important nodes across communities.
机译:识别复杂网络中的有影响力的节点可能非常具有挑战性。如果网络具有社区结构,则集中性措施可能无法识别出有影响力的节点的完整集合,因为网络的集线器和其他中心节点可能仅位于一个社区内。在这里,我们定义了一个两方聚类系数,通过考虑结构不同的聚类,可以找到跨社区的重要节点。

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