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【2h】

A novel framework in complex network analysis: Considering both structure of relations and individual characteristics in closeness centrality computation

机译：复杂网络分析中的一个新框架：考虑关系中心性计算中的关系结构和个体特征

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作者
F. Barzinpour; B. H. Ali Ahmadi;
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年度 2013
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1. A novel framework in complex network analysis: Considering both structure of relations and individual characteristics in closeness centrality computation [J] . Barzinpour F., Ahmadi B. International Journal of Industrial Engineering Computations . 2013,第2期

机译：复杂网络分析的新框架：在紧密度中心度计算中同时考虑关系结构和个体特征
2. Ranking nodes in complex networks based on local structure and improving closeness centrality [J] . Salavati Chiman, Abdollahpouri Alireza, Manbari Zhaleh Neurocomputing . 2019,第APRa7期

机译：基于局部结构并提高紧密度集中度对复杂网络中的节点进行排名
3. Ranking nodes in complex networks based on local structure and improving closeness centrality [J] . Salavati Chiman, Abdollahpouri Alireza, Manbari Zhaleh Neurocomputing . 2019,第Apra7期

机译：基于本地结构的复杂网络中的排名节点，提高了近的中心
4. Exploring the relation between the characteristics of protein interaction networks and the performances of computational complex detection methods [C] . Xiaoxia Liu, Zhihao Yang, Ziwei Zhou, IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine . 2014

机译：探索蛋白质相互作用网络的特征与复杂计算方法的性能之间的关系
5. The effects of individuals' social network characteristics and information processing characteristics on their sensemaking of complex, ambiguous issues. [D] . Anderson, Marc Howard. 2002

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6. A computational framework for a Lyapunov-enabled analysis of biochemical reaction networks [O] . M. Ali Al-Radhawi, David Angeli, Eduardo D. Sontag 2020

机译：Lyapunov支持的生化反应网络分析的计算框架
7. A computationally lightweight and localized centrality metric in lieu of betweenness centrality for complex network analysis [O] . Natarajan Meghanathan 2016

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