Computerwissenschaften - Soziale und Informationsnetzwerke

SPMiner nutzt maschinelles Lernen für eine effiziente Erkennung von Teilgraphmustern in komplexen Netzwerken.

Die Komplexität, die Community-Features beizubehalten und gleichzeitig die Netzwerkgrösse zu reduzieren, erkunden.

Untersuchung der Auswirkungen von maschinellem Lernen auf die Meinungsfreiheit und Fairness.

Eine Analyse, wie Aufmerksamkeit erregt wird und welche Auswirkungen das auf die Gesellschaft hat.

Diese Studie untersucht, wie das Teilen von Musik das Engagement und die Entdeckung neuer Künstler beeinflusst.

Dieser Artikel behandelt Verteilungsverschiebungen und Herausforderungen im Graph-Lernen.

Ein neues Modell, um zu analysieren, wie Vorurteile Meinungen in sozialen Netzwerken beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert das Verständnis von Netzwerken, indem sie Knoteneigenschaften mit der Struktur kombiniert.

Die Rolle von beleidigenden Tweets in politischen Diskussionen über akademische Artikel untersuchen.

Eine neue Methode zur Bewertung der Netzwerkstärke gegen Angriffe.

Entdecke die Komplexität von Beziehungen in höherwertigen Netzwerken und deren Anwendungen.

Lerne, wie Agenten effektiv in Netzwerken koordinieren, um gemeinsame Ziele zu erreichen.

Untersuchung, wie Online-Diskussionen das Gesundheitsverhalten während der COVID-19-Pandemie beeinflussen.

Ein Modell zur Kontrolle der Krankheitsverbreitung durch asymptomatische Überträger in sozialen Netzwerken.

Erforschen, wie YouTube Shorts die Content-Erstellung und das Zuschauer-Engagement verändert hat.

GSL-LPA verbessert die Community-Erkennung in grossen Netzwerken, indem es die Konnektivität aufrechterhält.

Vorstellung des Directional Graph Attention Networks zur Verbesserung des Node-Lernens in komplexen Graphen.

Eine neue Methode, um zeitliche Grafen effizient zu vergleichen.

Ein Modell, das die Verkehrsprognosen durch innovative räumliche Techniken verbessert.

Ein neues Modell verbessert die Linkvorhersage in multiplen sozialen Netzwerken.

Dieser Artikel untersucht, wie LLMs Online-Meinungen zu Behandlungen von Long COVID analysieren.

Ein neuer Ansatz, um zu verstehen, wie Informationen durch soziale Netzwerke verbreitet werden.

Erforschen, wie Gruppenzentralitätsmetriken die Netzwerkanalyse und das Verständnis neu gestalten.

Dieser Artikel untersucht, wie Unterschiede die Meinungsbildung in Gruppen beeinflussen.

Ein neues Framework verbessert die Artikelvorschläge, indem es sozialen Einfluss und Nutzerpräferenzen ausbalanciert.

Überprüfung der Nutzerreaktionen auf Fehlinformationen und effektive Korrekturstrategien.

Dieser Artikel untersucht, wie britische Abgeordnete und Journalisten politische Diskussionen auf Twitter beeinflussen.

Einführung einer Multiskalenmethode zur Verbesserung der Fairness bei der Zeichnung von Wahlbezirken.

Ein genauerer Blick auf Stimmungen und Diskussionen während wichtiger Kryptowährungs-Events.

Lern, wie GKEDM die Leistung von Graph Convolutional Networks verbessert.

Dieser Artikel untersucht, wie Vorurteile die Urteile über Nachrichtenüberschriften beeinflussen.

Die Untersuchung der Rolle von Bewegungsmustern bei der Gestaltung von sozialer Trennung in Städten.

Eine neue Methode verbessert das Finden von grossen fehlerhaften Cliquen in komplexen Graphen.

Dieser Text behandelt die Bedeutung von Vertrauen in persönlichen und sozialen Zusammenhängen.

Gig-Arbeiter können von Sousveillance-Tools profitieren, um ihre Arbeitsbedingungen zu verbessern.

Forschung präsentiert ein Modell, um zukünftige Influencer für effektives Marketing zu identifizieren.

Untersuchen, wie soziale Medien Diskussionen über Moral und politische Themen beeinflussen.

Forschung zeigt neue Methoden, um Klima-Botschaften online zu verstehen.

Diese Studie untersucht Gemeinschaften, die Nachrichten mit geringer Glaubwürdigkeit in sozialen Medien teilen.

Die Analyse von Überdosisreisen zeigt wichtige Trends und geografische Muster.