Neuste Artikel für Soziale Netzwerke

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

Ein neuer Ansatz zur Anpassung von Graphen-Domänen, ohne dass beschriftete Daten benötigt werden.

Ein neues Modell verbessert die Linkvorhersage in multiplen sozialen Netzwerken.

Lern, wie Dreiecke in Netzwerken Verbindungen aufzeigen und die Analyse verbessern.

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

Ein frischer Blick auf die Gruppierung von Punkten in Graphen für ausgewogene Cluster.

Diese Studie untersucht, wie das Bewusstsein für Topologie die Leistung und Fairness von Graph Neural Networks beeinflusst.

Entdeck, wie Beziehungen sich im Laufe der Zeit mit temporalen Netzwerken entwickeln.

Diese Studie konzentriert sich auf Gedächtniseffekte für eine bessere Community-Erkennung in sich verändernden Netzwerken.

Eine Multi-Objektiv-Methode zur Maximierung von Einfluss unter Berücksichtigung verschiedener Faktoren.

Diese Studie untersucht, wie Netzwerke wachsen, indem sie Clustering-Anheftungsmethoden verwenden.

Erforschen, wie Malen die Mathematik und ihre Anwendungen in der realen Welt beeinflusst.

Die Erforschung von Rollenverteilungen in Grafen und deren Anwendungen in verschiedenen Bereichen.

Ein Blick auf die Komplexität, die dichtesten Teilgraphen in verschiedenen Graphstrukturen zu identifizieren.

Ein neuer Ansatz zur Schätzung von kausalen Effekten in sozialen Netzwerken.

Untersuchung von Methoden, um Graphen in gleich grosse Cliquen zu ändern.

Eine neue Methode verbessert die Linkvorhersage, indem sie mit verrauschten und unvollständigen Daten umgeht.

Eine neue Methode identifiziert ungewöhnliche Muster in sich entwickelnden Netzwerken, um die Anomalieerkennung zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie man starke Konnektivität in gerichteten Graphen durch Partitionierung aufrechterhält.

Ein Framework verbessert Empfehlungen für den nächsten interessanten Ort mithilfe von grossen Sprachmodellen und kontextuellen Daten.

Ein Blick darauf, wie Feuer sich über Netzwerke ausbreitet und welche Bedeutung das für soziale Dynamiken hat.

GLAD verbessert die GrafGenerierung durch einen diskreten latenten Raum und Diffusionsbrücken.

Eine Studie zeigt Methoden auf, um Daten trotz böswilliger Korruption zu erschliessen.

Untersuchen, wie Verbindungen die sozialen Dynamiken in Netzwerken formen.

Erforschen, wie anziehende und abstossende Verbindungen die Clustersistenz in Netzwerken beeinflussen.

Ein neuer Ansatz, um Graphstrukturen aus Knotensignalen zu verstehen.

Innovative Methoden zur Zählung von Teilgraphen mit Graph-Kernels für verschiedene Anwendungen.

Zufällige Spaziergänge erkunden, um komplexe Datenstrukturen effektiv zu analysieren.

Ein Blick darauf, wie komplexe Systeme Verhaltensweisen und Interaktionen beeinflussen.

Erkunde die Grundlagen und Anwendungen der Graphentheorie in verschiedenen Bereichen.

Eine Strategie, um sensible Verbindungen in Graphdaten zu schützen und dabei nützliche Informationen freizugeben.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit beim Studieren von Netzwerk-Einflüssen.

Neue Methoden für Graph-Clustering ermöglichen flexibles Gruppieren, ohne die Clusterzahlen zu kennen.

Ein neuer Ansatz, um sich entwickelnde Netzwerke durch autoregressive Modellierung zu verstehen.

CoNHD verbessert die Hypergraph-Modellierung für komplexe Beziehungen mit kantenabhängiger Klassifizierung.

Eine neue Methode verbessert Netzwerkvorhersagen, indem sie die Beziehungen zwischen Knoten durch Orbit-Nachbarschaft untersucht.

Die Verbindung zwischen sanften, fröhlichen Farben und der Erkennung von Gemeinschaften in Netzwerken erforschen.

TAGA bietet eine neue Möglichkeit, Text-attributierte Graphen zu analysieren, ohne umfangreiche beschriftete Daten.

Ein Blick auf Methoden und Herausforderungen bei der Vorhersage von Verbindungen in dynamischen Netzwerken.

Entdecke, wie zufällige hyperbolische Graphen echte Netzwerke effektiv darstellen.