包含了基于层间相似性的特征向量中心性度量的原文和中文翻译。 部分摘要： 在这篇文章中，我们提出了一种改进的基于特征向量的时序网络中心性度量方法（IECM），将相邻层间的耦合强度视为层间相似度。通过对两个真实网络节点的时间全局效率影响的结果进行比较，发现该方法比传统的ECM方法能更准确地识别出具有影响力的节点。

中心性-nubank 一个简单的 RESTful 服务器应用程序来解决图中心性问题 问题描述 在这个挑战中，假设我们希望对潜在客户进行社交网络分析。 我们想从他们的社交网络中提取一个称为“接近中心性”的指标。 中心性指标试图近似衡量个人在社交网络中的影响力。 任意两个顶点之间的距离是它们的最短路径。 一个给定的顶点v的farness是从每个顶点到v所有距离的总和。 最后，顶点v的接近度是远度的倒数。 挑战的第一部分是根据它们的接近度对给定无向图中的顶点进行排名。 图表在附件中提供； 文件的每一行由两个顶点名称组成，由一个空格分隔，代表这两个节点之间的边。 挑战的第二部分是创建一个带有端点的 RESTful Web 服务器，以注册边缘并呈现按中心性排序的顶点排名。 我们可以将节点的中心性值视为该客户的初始“分数”。 第三部分也是最后一部分是添加另一个端点以将客户节点标记为“欺诈”。

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