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Una mirada a los grafos dirigidos y la importancia de los caminos mínimos dentro de ellos.

SCRaWl utiliza estructuras de orden superior para un mejor análisis de datos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la selección de conjuntos de objetivos para la influencia en redes.

Explora la relación entre los colores de los grafos y los eigenvalores en matemáticas.

Este artículo examina los grafos coloreados y su importancia en varios campos.

Presentamos Smart, un método para mejorar el rendimiento de GNN en grafos cambiantes.

Descubre cómo la tecnología GPU mejora la eficiencia de PageRank para redes dinámicas.

Un estudio sobre estrategias en un juego de coloreo de vértices entre Alice y Bob.

Un nuevo método identifica patrones inusuales en redes en evolución para mejorar la detección de anomalías.

Una mirada a cómo los hipergrafos pueden modelar relaciones complejas en varios sistemas.

Explora la importancia de los números de representación en la teoría de grafos.

Presentando un método para combinar datasets biológicos y mejorar la reconstrucción de redes.

Analizar la conectividad fuerte en grafos dirigidos revela información sobre sistemas complejos.

Examinando la coordinación, redes y toma de decisiones entre agentes en diferentes entornos.

Un resumen sobre la limitación de grados y su impacto en las estructuras de grafos.

Una visión unificada sobre cómo abordar los desafíos de oversmoothing en Redes Neuronales Gráficas.

CoBFormer equilibra la atención local y global para mejorar el procesamiento de grafos.

Analizando cómo las formas tridimensionales influyen en las conexiones de redes biológicas y físicas.

Un nuevo modelo redefine el análisis de gráficos usando conjuntos de puntos para mejorar las predicciones.

Nuevos métodos mejoran la comunicación de gráficos y la distinción de nodos en GNNs.

Presentando el modelo ACRONYM para mejorar la detección de comunidades y la estimación de bordes.

Este estudio examina la dimensión de Weisfeiler-Leman y las configuraciones coherentes en grafos.

Este estudio examina cuándo los conteos de subgráfos monocromáticos muestran patrones de distribución normal.

Este artículo examina cómo la densidad de bordes afecta la formación de triángulos en grafos aleatorios.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las GCNs contra cambios adversariales.

Un enfoque novedoso para la maximización de influencia en redes complejas.

Desarrollando algoritmos para muestreo efectivo de triángulos en flujos de datos de grafos.

Un nuevo modelo mejora la generación de gráficos con métodos de estado discreto y tiempo continuo.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia en la identificación de comunidades dentro de grafos en evolución.

Nuevos conceptos en el ancho de grafos mejoran el análisis y las aplicaciones en varios campos.

Un nuevo enfoque para encontrar conjuntos independientes en grafos usando cualquier configuración inicial.

Examinando cómo los sistemas sincronizan sus movimientos y comportamientos de manera eficiente.

Analizar la importancia de los bordes mejora la comunicación general en varios sistemas de red.

Una visión general de los hipermapas y su importancia en las matemáticas y la ciencia.

Un nuevo método mejora las predicciones de la red al examinar las relaciones entre nodos a través de la adyacencia orbital.

Un nuevo método para mejorar el análisis y la comunicación de datos gráficos.

Un nuevo marco mejora las GNNs usando agrupamiento para potenciar el aprendizaje.

DPHGNN mejora el rendimiento en tareas relacionadas con hipergrafos usando aprendizaje de doble capa.

Una mirada a los métodos y desafíos para predecir conexiones en redes dinámicas.

Un nuevo enfoque mejora los embeddings de gráficos al centrarse en la gestión de dimensiones.