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Una mirada a las estrategias de colorear grafos y las implicaciones de la teoría de Ramsey.

Un nuevo método para evaluar el valor de los datos en datos de grafos complejos.

Nuevo marco mejora la selección de datos y la limpieza de gráficos en entornos ruidosos.

Examina la complejidad de problemas clave de grafos con parámetros específicos.

Explorando nuevas formas de abordar eficientemente el problema de dominación en grafos complejos.

Este estudio examina las preocupaciones sobre la privacidad en el aprendizaje de representación de gráficos y los ataques de reconstrucción de bordes.

Un nuevo método ofrece una visión más clara sobre las predicciones de GNN sin entrenamiento adicional.

El modelo A2GNN mejora el rendimiento al adaptar el conocimiento de grafos en diferentes dominios.

HPLC mejora la predicción de enlaces en gráficos a través de la selección de hitos y el clustering.

Explora las complejidades de los grafos dirigidos con pesos en los vértices y ideales de aristas.

Examinando métodos para bajar las puntuaciones de centralidad y reducir la influencia en las redes.

Aprende sobre grafos, excentricidad, centralidad y sus aplicaciones.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de la predicción de enlaces usando una mezcla de modelos de expertos.

Una visión general de la conectividad de subgrafos y oráculos de sensibilidad en grafos dinámicos.

Este artículo examina un método para evaluar la incertidumbre en las estadísticas de red.

Investigando métodos para entender sistemas desconocidos a través de información parcial.

Esta investigación examina las condiciones para ciclos Hamiltonianos sueltos en hipergrafos aleatorios.

HeiStreamE y FreightE abordan la partición de bordes en grandes grafos de manera eficiente.

La Augmentación de Hiperbordes mejora las GNNs al capturar relaciones complejas en los datos.

Un método para encontrar el camino más corto considerando fallos en la carretera.

Una visión general de cómo aproximar triángulos en gráficos dentro de redes distribuidas.

Explorando las complejidades de mantener las características de la comunidad mientras se reduce el tamaño de la red.

Examinando las complejidades de conectar puntos en un gráfico sin rutas que se crucen.

Una mirada al papel de los números de Turán y Ramsey en los hipergrafos.

Un nuevo método mejora la comprensión de la red al combinar las características de los nodos con la estructura.

Explora la dinámica de los puntos en hipergrafos a través de conexiones estratégicas.

Presentando un método para mejorar las predicciones en entornos de datos de grafo en cambio.

GSL-LPA mejora la detección de comunidades en redes grandes al mantener la conectividad.

Un nuevo método para comparar gráficos temporales de manera eficiente.

Una mirada a los algoritmos de emparejamiento y su rendimiento en modelos de bloques estocásticos.

Un nuevo modelo mejora la predicción de enlaces en redes sociales multiplex.

Explorando las complejidades y la importancia de los dígrafos en diferentes contextos.

Analizando grafos orientados de cuatro valencias y sus propiedades de simetría.

Aprende cómo GKEDM mejora el rendimiento de las Redes Neuronales Convolucionales de Grafos.

Un nuevo método mejora la búsqueda de grandes cliques defectuosos en gráficos complejos.

Explora los modelos GWSBM y GWPDSM en la detección de comunidades.

Un nuevo método simplifica el estudio de los gráficos geométricos aleatorios para obtener una comprensión más profunda.

Explorando las aplicaciones y algoritmos de los arborescencias generadoras mínimas en varios campos.

Nuevos métodos revelan estructuras comunitarias en redes, mejorando la comprensión en varios campos.

Este trabajo se centra en mejorar la precisión de la predicción de enlaces con métodos de muestreo innovadores.