Este estudio aborda los problemas de evaluación de las GNNs en entornos de datos heterofílicos.
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Ciencia de vanguardia explicada de forma sencilla
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Explora las complejidades de los grafos regulares de aristas y sus estructuras únicas.
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Nuevos algoritmos mejoran la estimación de la constante de Kemeny para grafos dirigidos.
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Un nuevo método para estudiar las conexiones de documentos en redes de citas.
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Graffin mejora la clasificación de nodos finales en escenarios de datos desbalanceados.
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Un método para rastrear conexiones en evolución en redes para tomar mejores decisiones.
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GRE-MDCL mejora el aprendizaje de gráficos usando técnicas de datos mejoradas.
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Este artículo examina cómo la recomendación de artículos y la predicción de enlaces pueden trabajar juntos.
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Nuevas redes neuronales mejoran el análisis de relaciones de datos complejas y dirigidas.
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Un método para manejar mejor redes grandes en aprendizaje automático.
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PropEnc transforma métricas de grafo en características útiles de nodos, mejorando el rendimiento de GNN.
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Explorar la autosimilitud en redes a lo largo del tiempo revela cosas interesantes sobre sistemas complejos.
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Explorando cómo los árboles encajan en los gráficos a través de conexiones y estructuras.
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Este artículo presenta una nueva manera de predecir conexiones en gráficos dinámicos.
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Nuevos métodos para analizar de manera eficiente los cambios en redes de grafos ponderados.
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