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A measure of centrality based on a reciprocally perturbed Markov chainfor asymmetric relations
Neng Pin Lu
*
*
此作品的通信作者
Chang Gung University
研究成果
:
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同行評審
總覽
指紋
指紋
深入研究「A measure of centrality based on a reciprocally perturbed Markov chainfor asymmetric relations」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Mathematics
Measures
100%
Score
100%
Asymmetric
100%
Connected Component
50%
Parameters
25%
Markov Chain
25%
Zeros
25%
Adjacency Matrix
25%
Computer Science
Strongly Connected Component
100%
Transitions
50%
Markov Chain
50%
Adjacency Matrix
50%
digraph
50%