A flexible framework for multiple-role discovery in real networks

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Applied Network Science Jg. 7
Hauptverfasser:	Shu Liu, Fujio Toriumi, Mao Nishiguchi, Shohei Usui
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch Japanisch
Veröffentlicht:	Springer Science and Business Media LLC 01.12.2022
Schlagworte:	Adversarial learning Applied mathematics. Quantitative methods Community extraction Complex network Multi-label classification Real network Role discovery T57-57.97
ISSN:	2364-8228
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
ISSN:	2364-8228
DOI:	10.1007/s41109-022-00509-4