Francesco Bonchi

Neue Methoden verbessern das Verständnis komplexer Graphklassifikationen durch kontrafaktische Ansätze.

Eine Methode, um verschiedene Meinungen online auszubalancieren und Polarisierung zu bekämpfen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung der algorithmischen Ressourcen im Laufe der Zeit und im Wettbewerb.

Überprüfung der Fairness von Empfehlungen, die Algorithmen nach negativen Ergebnissen geben.

Untersuchen von Methoden zur Senkung der Zentralitätswerte und Reduzierung des Einflusses in Netzwerken.

Neue Algorithmen verbessern die Cluster-Genauigkeit und senken gleichzeitig die Abfragekosten.

Diese Studie präsentiert Techniken zum Clustern mit mehreren Informationsschichten.

Ein neues Framework verbessert die Vorhersagen zur Verlinkungspolarität in signierten Netzwerken.

Untersuchen, wie Empfehlungssysteme die Nutzerpräferenzen im Laufe der Zeit verändern.

Die Rolle von LLMs bei der Erstellung von ansprechendem Social Media-Content erkunden.