Strengths and Weaknesses The combin

Strengths and Weaknesses The combination of topological properties and semantic affinity among individuals leads to good performance. The time complexity of the algorithm is linear, so the method is suitable for large amounts of data. However, our model requires assistance from se- mantic network analysis to form an expert dictio- nary. Also, intrinsic differences among networks may hinder portability of the model’s features.

結果 (中文) 1:

长处和短处的拓扑性质和个人之间的语义相似组合导致良好的性能。该算法的时间复杂度是线性的所以该方法适于大量的数据。然而，我们的模型需要 se-语义网络分析，形成专家本字典-巨片的援助。此外，网络之间的内在差异可能会阻碍的可移植性模型的特征。

結果 (中文) 2:

优势和劣势拓扑性质和语义亲和力个体之间的组合导致良好的性能。该算法的时间复杂度是线性的，因此该方法适用于大量的数据。然而，我们的模型需要从SE-语义网络分析服务，形成一个专家dictio-进制。此外，网络间异禀可能妨碍模型的特点可移植性。

結果 (中文) 3:

长处和短处组合的拓扑特性和个人之间的语义亲和力导致良好的性能。该算法的时间复杂度是线性的，所以该方法用于大量数据是合适的。然而，我们的模型需要从语义网络分析硒援助专家所形成的初步。同时，网络间的内在差异可能妨碍模型特性的可移植性。