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Die Beziehung zwischen Graphdistanzmetriken und Form erkunden.

Erkunde, wie verschiedene Verbindungen Netzwerke mithilfe von kausaler Inferenz formen.

Ein kurzer Blick auf die Gemeinschaftserkennung in Netzwerken und ihre Anwendungen.

Entdecke, wie das Erkennen von wichtigen Influencern das Marketing und die öffentliche Gesundheit beeinflussen kann.

Ein Blick darauf, wie Digraphen helfen, komplexe Systeme zu analysieren.

Dieser Artikel untersucht die Abstände in Kronecker-Produkten von abstandsgeregelten Graphen.

Neues GCN-Modell verbessert die Analyse von komplexen Beziehungen in Graphdaten.

Ein neues Modell verbessert unser Verständnis von komplexen Netzwerken und deren Interaktionen.

Forscher verbessern GNNs, um Vorhersagen bei komplexen Datenbeziehungen zu optimieren.

Erforsche, wie die Gemeinschaftsrehabilitation die Gruppendynamik in verschiedenen Netzwerken beeinflusst.

Entdecke, wie Mathe uns hilft, Freundschaften und soziale Interaktionen zu verstehen.

Inceptive Graph Neural Networks überbrücken die Lücke zwischen Homophilie und Heterophilie für eine bessere Datenrepräsentation.

Lern, wie man Ideen durch strategischen Einfluss in sozialen Netzwerken verbreitet.

Ein frischer Blick auf die Community-Erkennung mit semi-supervised Methoden in Netzwerken.

Entdeck, wie Zufallsgraphen unser Verständnis von Verbindungen und Starrheit beeinflussen.

Entdecke, wie Zufallsbewegungen in Grafen funktionieren und ihre Anwendungen im echten Leben.

Erforsche, wie gewichtete Graphen Beziehungen und Verhaltensweisen in der Mathematik widerspiegeln.

Fortgeschrittene Modelle nutzen, um internationale Handelsbeziehungen und deren verborgene Strukturen zu analysieren.

Entdeck die faszinierende Welt der Spiele, die von Zeit und Strategie geprägt sind.

Entdecke, wann Graph Attention Netzwerke glänzen und wann einfachere Methoden besser sind.

Entdecke, wie Edge-Filtration die Graph-Neuronalen-Netzwerke verbessert, um eine bessere Datenrepräsentation zu erzielen.

Das Silencer-Framework verbessert die Community-Erkennung trotz Lärm für eine präzise NetzwerkAnalyse.

Erforsche, wie Netzwerk-Stochastische Differentialgleichungen unser Verständnis von miteinander verbundenen Systemen verbessern.

Mathematiker untersuchen eine knifflige Vermutung über gerichtete Grafen und ihre Verbindungen.

Lerne, wie lokale ultrametrische Annäherungen die Berechnungen von Abständen in Grafen einfacher machen.