Computerwissenschaften - Soziale und Informationsnetzwerke

Der Artikel untersucht, wie Geschlecht die Zusammenarbeit und Karriereentwicklung in der Physik beeinflusst.

Erfahre, wie RED-CT die Anwendungen von Sprachmodellen in ressourcenarmen Umgebungen verbessert.

Untersuchen, wie Meinungsverschiedenheiten die Auswirkungen von Fehlinformationen in der Gesellschaft beeinflussen.

Untersuche die Bildung von Gemeinschaften in Netzwerken, um Einblicke in das soziale Verhalten zu gewinnen.

Untersuchung, wie Finanzierung das Wissen in der Forschung zu Infektionskrankheiten prägt.

Diese Studie stellt eine Methode vor, um Krebsuntertypen besser mithilfe von Omics-Daten zu klassifizieren.

Soziale Bots verstärken falsche Narrative und beeinflussen die öffentliche Meinung in sozialen Medien.

Diese Studie analysiert das Geschlechterengagement in politischen Diskussionen auf YouTube während Konflikten.

Methoden erkunden, um LLMs mit Online-Gruppen abzugleichen für bessere Einblicke.

Forschung verbessert die Cluster-Verbindung in der Gemeinschaftserkennung durch stochastische Blockmodelle.

Eine Methode, um politische Nachrichten tiefgründig und fair zu untersuchen.

Analysieren, wie Kommentare von Journalisten und Lesern eingestuft und angesehen werden.

Diese Studie untersucht Wege, um die Clustererkennung in grafischen Visualisierungen zu verbessern.

Dieser Artikel stellt einen Algorithmus vor, um Konsens-Clusterings aus verschiedenen Graphpartitionen zu erstellen.

Diese Studie analysiert die Nutzerinteraktionen und Emotionen bei Online-Nachrichten während der Wahl 2022.

Eine neue Methode zeigt, wie politische Überzeugungen über verschiedene Themen hinweg verbunden sind.

Ein Überblick über Reddits kollaborative Pixel-Art-Experimente und das Nutzerverhalten.

Eine Studie über Zusammenarbeit in Data Mining und Software Engineering.

Lern, wie man faire Treffpunkte mit Hilfe von Graphenzentren und Schwerpunkten bestimmen kann.

Ein Rahmen für faire Preise in der Cyberversicherung für Smart Homes.

Eine neue Methode verbessert synthetische Netzwerke, damit sie echte Gemeinschaften besser widerspiegeln.

Lern, wie Links in Netzwerken durch Popularität und Ähnlichkeit entstehen.

Lerne neue Techniken zur effizienten Schätzung der biharmonischen Distanz in Netzwerken.

Kurvatur nutzen, um die Analyse von Gesundheitsnetzwerken und die Patientenversorgung zu verbessern.

Eine Methode zur stabilen und zuverlässigen Identifizierung von Gemeinschaften in Netzwerken.

Diese Forschung untersucht, wie neue Funktionen die Nutzerinteraktionen auf Plattformen wie WeChat beeinflussen.

Die Untersuchung von IALs auf Wikipedia zeigt sowohl Herausforderungen als auch Wachstumschancen.

Eine Studie über effektive Netzwerkinterventionen in der öffentlichen Verwaltung und ihre Auswirkungen.

Dieser Artikel analysiert, wie Sprachmodelle realistische soziale Netzwerke und deren Vorurteile erschaffen.

Die wichtigsten Faktoren erkunden, die soziale Bewegungen über die Zeit hinweg am Leben halten.

Verstehen, wie Emotionen Online-Interaktionen und Gespräche beeinflussen.

Eine Methode, um komplexe Grafiken für Analyse und Verständnis zu klären.

OpenFGL bietet ein umfassendes Framework, um föderierte Graph-Lernmethoden effektiv zu bewerten.

Eine Methode, um verrauschte Graphen zu bereinigen und die Leistung von GNNs zu verbessern.

Eine Studie über die Effektivität von Graphair bei fairen Graphdarstellungen und Linkvorhersagen.

Ein neuer Ansatz, um Graphdaten effektiv zu übertragen, indem man sich auf die wesentlichen Informationen konzentriert.

Der neue Datensatz ORBITAAL gibt einen detaillierten Einblick in Bitcoin-Transaktionen von 2009 bis 2021.

Untersuchen, wie Kontrollierbarkeit und Beobachtbarkeit in temporalen Hypergraphen komplexen Systemen helfen können.

Analyse von komplexen Beziehungen in Hypergraphen mit simplicialen Verhältnissen und Matrizen.

Ein neues Modell untersucht, wie Netzwerkpolarisierung Meinungen und Interaktionen beeinflusst.