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Bayesian networks in biomedicine and health-care
Lucas, P. J.; van der Gaag, L. C.; Abu-Hanna, A. Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2004 p.201-214
Acid, S.; de Campos, L. M.; Fernandez-Luna, J. M.; Rodriguez, S.; Maria Rodriguez, J.; Luis Salcedo, J. Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2004 p.215-232
Understanding tuberculosis epidemiology using structured statistical models
Getoor, L.; Rhee, J. T.; Koller, D.; Small, P. Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2004 p.233-256
Using literature and data to learn Bayesian networks as clinical models of ovarian tumors
Antal, P.; Fannes, G.; Timmerman, D.; Moreau, Y.; De Moor, B. Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2004 p.257-281
Latent variable discovery in classification models
Zhang, N. L.; Nielsen, T. D.; Jensen, F. V. Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2004 p.283-299
Bayesian fluorescence in situ hybridisation signal classification
Lerner, B. Elsevier Science B.V., Amsterdam. 2004 p.301-316
SJR(SCImago Journal Rank)는 스페인 Consejo Superior de Investigaciones Cintificas의 Felix de Moya 교수에 의해 개발된 것으로, '모든 인용은 동등하지 않다'는 전제를 기반으로 둔 학술지의 영향력 지수입니다.
구글의 Page Rank 알고리즘의 영향을 받아 전체 인용 네트워크에서 노드에 점수를 매기는 방식으로, 명성이 높은 저널에서의 인용은 고득점으로 평가되어 같은 인용이라도 보다 높게 평가 됩니다. 또한 저널의 주제분야, 질과 명성이 모두 직접 영향을 미치는 평가 지료라고 할 수 있습니다.
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