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1)  Social Network Analysis[SNA]
社交网络分析
2)  Social network analysis
社会网络分析
1.
Promoting tacit knowledge management using social network analysis;
利用社会网络分析促进隐性知识管理
2.
Social Network Analysis and Analysis of Case of Application of Visualization Tool NetDraw;
社会网络分析与可视化工具NetDraw的应用案例分析
3.
An Empirical Study of Coauthorship Analysis Using Social Network Analysis;
社会网络分析方法在合著分析中的实证研究
3)  Social Network Analysis(SNA)
社会网络分析
1.
Social Network Analysis(SNA) is a quantitative method introduced to the filed of Command and Control(C2) relationships research recently.
社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)方法是指挥控制关系研究领域新近引入的一种有效的定量分析方法。
2.
The new technique itself and one of its growing application—social network analysis(SNA) are introduced.
介绍分析了这项技术及其崭新的一个应用——社会网络分析SNA,并根据当前国际研究现状与发展趋势,提出了社会关系网络的构建方法以及社团挖掘改进算法和相关优化策略。
3.
Social Network Analysis(SNA) is a quantitative analytical method introduced to the filed of Command and Control(C2) research recently.
社会网络分析方法(Social Network Analysis,以下简称SNA)是指挥控制关系研究领域新近引入的一种有效的定量分析方法。
4)  Social Network Analysis
社会网络分析法
5)  SNA
社会网络分析
1.
In the second chapter,we review the papers related to knowledge management and SNA.
本文属于国家自然科学基金资助项目“集团化企业中基于社会网络分析的知识资源整合研究”(项目批准号:70871027)的研究内容。
2.
And then,Social Network Analysis(SNA) is used to analyze the subgroups,network density,and centrality of the entire co-author network and the results show that(1)the entire co-author network isn\'t connected,(2)the sizes of the cooperation subgroups are small,and(3) the entire co-author network and those subgroups are scale-free networks.
然后,利用社会网络分析方法(SNA)对整个合作网络进行了小团体分析、集聚程度分析和中心性分析。
3.
Through the combined analysis of complex network and social network analysis(SNA),the co-authorship network of link analysis is analyzed deeply and some characteristics of this network are presented.
同时,运用复杂网络理论及社会网络分析法对作者合作网络进行详细分析,得出链接分析领域合作的一些特性,并提出有待进一步解决的问题,以期探索和推进复杂网络在情报学领域的实际应用。
6)  Distributed Social Network
分布式社交网络
补充资料:《网络分析和反馈放大器设计》
      论述网络分析和反馈放大器设计的名著,H.W.博德著,1945年在美国出版。作者在本书中叙述并发展了网络的一般理论,首先提出在一个网络中任何元件的回归差F 等于该元件具有正常值时的网络行列式与该元件值为零时网络行列式之比,推导出回归比T和环路传输μβ的关系
  
F=1+T=1-μβ

详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系,并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
  

说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条