Neuste Artikel für Graphentheorie

Ein neues Framework erklärt Knoten-Embeddings mit einfachen Graph-Eigenschaften.

Diese Studie konzentriert sich auf effiziente Methoden für t-Zuordnungen in eingeschränkten Graphen.

Eine Übersicht über Ramsey-Zahlen und ihre Bedeutung in gerichteten Graphen.

Erkunde das Konzept des Dicoloring und seine Bedeutung in gerichteten Graphen.

Ein Überblick über die Konzepte, Herausforderungen und Algorithmen zum maximalen Matching in Graphen.

Neue GNN-Architektur verbessert Vorhersagen durch eine gesteigerte Ausdruckskraft und Fragmentintegration.

Diese Forschung geht das Problem des Oversmoothing bei Graphenfaltungen an, um die Genauigkeit der Knotenkategorisierung zu verbessern.

Diese Studie zeigt Zusammenhänge zwischen Graphen, ihren Teilgraphen und Unabhängigkeitszahlen.

Eine neue Methode verbessert die Verarbeitung von textreichen Grafiken für bessere Einblicke.

Diese Studie bewertet spektrale GNNs hinsichtlich ihrer Effektivität und Effizienz bei verschiedenen Aufgaben.

Erkunde die Bedeutung von Graphenpolynomen in der Mathematik und Informatik.

Ein Blick auf gesättigte Hypergraphen und ihre Bedeutung in zufälligen Netzwerken.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz und Flexibilität bei der Verarbeitung von Subgraph-GNNs.

OLGA klassifiziert Graph-Knoten effektiv für One-Class-Lernaufgaben mit innovativen Techniken.

Eine neue Methode verbessert die Graphklassifikation mithilfe von Motiven und Teilgraphen.

Diese Studie zeigt, dass wir bessere induktive KGC-Datensätze brauchen.

Lern, wie man stark zusammenhängende Komponenten in dynamischen planaren Graphen aktualisiert.

Erkunde die Struktur und Anwendungen von IOD-Grafen in verschiedenen Bereichen.

Die Erkundung von Digraphen, ihrer Homologie und wichtigen algebraischen Strukturen.

Ein neuer Ansatz zur Verbesserung von neuronalen Netzen durch regelbasierte Schichten für eine bessere Datenintegration.

IGL-Bench bietet wichtige Werkzeuge, um unausgewogene Graphen besser zu analysieren.

Ein neuer Massstab behandelt Vorurteile in der Bewertung von Linkvorhersagen für bessere Anwendungen in der realen Welt.

Das HiFGL-Framework geht Herausforderungen im datenschutzorientierten kollaborativen Lernen an.

Eine neue Massnahme, GGD, verbessert, wie wir Ähnlichkeiten und Unterschiede in Grafiken bewerten.

Diese Studie zeigt die Eigenschaften und Anwendungen von normalen Matrizen und ausgeglichenen Graphen.

Die Bedeutung von Spektralradien in Graphen und deren Anwendungen erkunden.

Ein Leitfaden zu Kontrollmethoden in diffusiv gekoppelten Netzwerken für bessere Ergebnisse.

Ein neuer Massstab zur Bewertung von dynamischen textattributierten Graphen in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel untersucht die -DAG-Breite und ihre Anwendungen in gerichteten Graphen.

Ein neuer Ansatz für eine bessere Kantenklassifikation unter Verwendung topologischer Aspekte.

Die Erklärung von GNN-Entscheidungen mit Aktivierungsregeln verbessert das Vertrauen und das Verständnis.

Dieser Artikel untersucht, wie vortrainierte Modelle durch Hypergraphen über Beziehungen lernen.

Die Rolle des p-Laplacians in der Datenanalyse und komplexen Systemen untersuchen.

Erforschen die Bedeutung und Anwendungen von Graphfärbung in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf die Rolle der Bethe-Approximation bei der Vorhersage von Ergebnissen in komplexen Systemen.

Ein Blick auf die Struktur und Bedeutung von kurzen Zyklen in planaren Graphen.

Eine neue Perspektive zur Verbesserung von GNNs für komplexe Graphstrukturen.

Dieser Artikel untersucht die Dynamik von Rowmotion und Wirbeln in partiell geordneten Mengen.

Untersuchung der Widerstandsfähigkeit von k-lokalen Quantensystemen gegenüber äusseren Störungen.

Ein Blick auf Techniken zur Schätzung von Schnitten in gerichteten Graphen.