Neuste Artikel für Soziale Netzwerke

Ein neues System ermöglicht die schnelle Verarbeitung von zeitlichen Grafen auf einzelnen Maschinen.

Dieser Artikel behandelt, wie sich veränderte Verbindungen auf die Verbreitung von Informationen in Netzwerken auswirken.

Ein neues Framework verbessert GNNs, um Probleme mit Oversmoothing effektiv anzugehen.

Dieser Artikel untersucht maximale Cliquen in verschiedenen zufälligen Netzwerkmodellen.

Lerne, wie Hawkes-Prozesse Ereignisinteraktionen in verschiedenen Bereichen erklären.

Dieser Artikel untersucht die Verbindungen in Freund-und-Fremden-Diagrammen und deren Auswirkungen.

Ein Blick auf Transitfunktionen und ihre Rolle in Cluster-Systemen.

Wie Netzwerkstrukturen die Meinungsäusserung und die Genauigkeit von Überzeugungen beeinflussen.

Eine neue Methode verbessert das Clustering von Daten, indem sie komplexe Zusammenhänge berücksichtigt.

Ein Blick auf Beziehungen, ihre Eigenschaften und praktische Anwendungen.

Ein Algorithmus zur Schätzung des Diffusionsgrades in Echtzeit-Graphströmen.

Erkunde Latente Graphdiffusion, einen einheitlichen Ansatz für verschiedene Graphaufgaben.

Die Entwicklung der Fairness in Empfehlungen von sozialen Netzwerken im Laufe der Zeit analysieren.

Eine Methode, um fehlende Informationen in Grafknoten mithilfe lokaler Strukturen vorherzusagen.

Erforschen, wie Hypergraphen komplexe Beziehungen in sozialen Netzwerken und der Biologie erfassen.

Einführung von Nachrichtenumlenkungen für eine verbesserte Darstellung von Graphzyklen.

Ein neues Modell zur Vorhersage von Verbindungen in verschiedenen Grafarten.

Untersuche, wie sitzende Knoten den Informationsfluss in Netzwerken beeinflussen.

Eine neue Methode, die das Graphenlernen mit Aufmerksamkeit vereinfacht.

Eine Studie darüber, wie LLMs Verbindungen in sozialen und beruflichen Netzwerken herstellen.

Eine neuartige Methode, um maximale -Plexe effizient in grossen Datensätzen zu finden.

Ein Blick darauf, wie Hypergraphen unser Verständnis von Informationsfluss in sozialen Netzwerken verbessern.

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.

Eine neue Methode, um sich entwickelnde Graphen und Beziehungen im Laufe der Zeit zu untersuchen.

Die Erforschung der Rolle von Entropie in der Hypergraphon-Theorie und ihren Anwendungen.

Erschliessung lokaler Differentialprivacy-Methoden für sichere Graphanalyse.

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.

Untersuchung von Beziehungen in Graphen und ihren Homologie-Eigenschaften.

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.