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【2h】

A Machine Learning Based Framework for Identifying Influential Nodes in Complex Networks

机译：基于机器学习的基于机器学习，用于识别复杂网络中有影响力的节点

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作者
Gouheng Zhao; Peng Jia; Cheng Huang; Anmin Zhou; Yong Fang;
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年度 2020
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1. A novel measure to identify influential nodes in complex networks based on network global efficiency [J] . Zhang Tingping, Fang Bin, Liang Xinyu Modern Physics Letters, B. Condensed Matter Physics, Statistical Physics, Applied Physics . 2015,第28期

机译：一种基于网络全局效率的复杂网络中影响节点识别的新方法
2. Identifying influential nodes in complex networks based on global and local structure [J] . Physica, A. Statistical mechanics and its applications . 2020,第期

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3. Identifying influential nodes in complex networks based on a spreading influence related centrality [J] . Chen Xing, Tan Mian, Zhao Jing, Physica, A. Statistical mechanics and its applications . 2019,第期

机译：基于传播影响相关中心地区的复杂网络中的有影响力节点
4. Identify influential nodes in complex networks based on Modified TOPSIS [C] . Wu Xuguang Chinese Control Conference . 2017

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5. Learning with sparsity for detecting influential nodes in implicit information diffusion networks. [D] . Wang, Yingze. 2014

机译：稀疏学习以检测隐式信息传播网络中的影响节点。
6. Identifying influential nodes based on network representation learning in complex networks [O] . Hao Wei, Zhisong Pan, Guyu Hu, -1

机译：基于复杂网络中网络表示学习的影响节点识别
7. Identifying Influential Nodes of Complex Networks Based on Trust-Value [O] . Jinfang Sheng, Jiafu Zhu, Yayun Wang, 2020

机译：基于信任值识别复杂网络的有影响性节点

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