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Preference Analysis for Enumeration of the Most Influential Attribute of Compute Nodes

机译：枚举计算节点最有影响力的枚举的首选分析

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R. ArokiaPaulRajan; S. Ganapathy; F. Sagayaraj Francis;
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年度 2015
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1. A novel method for identifying influential nodes in complex networks based on multiple attributes [J] . Liu Dong, Nie Hao, Zhang Baowen International Journal of Modern Physics, B. Condensed Matter Physics, Statistical Physics, Applied Physics . 2018,第28期

机译：一种基于多个属性的复杂网络中的有影响性节点的新方法
2. Preference-based mining of top-K influential nodes in social networks [J] . Jingyu Zhou, Yunlong Zhang, Jia Cheng Future generation computer systems . 2014,第feba期

机译：基于偏好的社交网络中前K个影响力节点的挖掘
3. An Efficient Two-Phase Model for Computing Influential Nodes in Social Networks Using Social Actions [J] . Mehdi Azaouzi, Lotfi Ben Romdhane 计算机科学技术学报（英文版） . 2018,第002期

机译：利用社交行为计算社交网络中影响节点的高效两阶段模型
4. Preference-Based Top-K Influential Nodes Mining in Social Networks [C] . Zhang Yunlong, Zhou Jingyu, Cheng Jia 2011 International Joint Conference of IEEE TrustCom-11/IEEE ICESS-11/FCST-11 . 2011

机译：社交网络中基于偏好的Top-K影响节点挖掘
5. Student-athlete recruitment and college-choice behavior: A conjoint analysis of relative attribute preferences. [D] . Sampson, Anthony J. 2015

机译：学生运动员招募和大学选择行为：相对属性偏好的联合分析。
6. Consumer Preference Analysis on Attributes of Milk Tea: A Conjoint Analysis Approach [O] . Ardvin Kester S. Ong, Yogi Tri Prasetyo, Ma. Althea Deniella C. Libiran, 2021

机译：消费者偏好分析牛奶茶的属性：联合分析方法
7. Extracting Top-k Most Influential Nodes by Activity Analysis [O] . Myungcheol Doo, Ling Liu 2015

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