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Nuevo marco mejora las predicciones al analizar series de datos interconectadas.

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Un método para predecir respuestas en redes interconectadas usando estructuras subyacentes compartidas.

Un nuevo método para identificar a los influenciadores clave en hipergrafos muestra resultados prometedores.

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Una mirada a cómo el color cambia en los gráficos a través de un proceso probabilístico con reversión.

Examinando las propiedades y aplicaciones de los gráficos métricos, enfocándose en -métricas y hiperbolicidad.

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Una mirada a las conexiones y estructuras dentro del permutaedro.

Este artículo presenta un enfoque efectivo para identificar caminos cortos en redes complejas.

Una mirada a los hipergrafos saturados y su importancia en redes aleatorias.

El nuevo modelo mejora el estudio de las relaciones cambiantes a lo largo del tiempo.

Un nuevo conjunto de datos mejora las capacidades de predicción en redes neuronales de grafos temporales.

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Un nuevo enfoque para encontrar subredes densas basadas en motivos temporales.

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Explorando la importancia de los radios espectrales en gráficos y sus aplicaciones.

Los nodos fijos en grafos acíclicos dirigidos son clave para el control de redes.

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Este artículo trata sobre cómo identificar redes complejas con comportamientos no lineales.

Un nuevo marco mejora la comprensión del compromiso de los usuarios y las relaciones en redes múltiples.

Una mirada al papel de los paseos por árboles en la comprensión de grafos aleatorios.

Este artículo examina cómo PageRank se adapta a la dinámica de las redes temporales.

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Una mirada a los cliques máximos y los transversales mínimos en grafos.

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Examinando la influencia del ruido y señales estructuradas en modelos de matrices aleatorias.

Un nuevo método simplifica los sistemas de energía complejos para un mejor análisis.

Una visión general de los mecanismos de contagio social y su impacto en la adopción de comportamientos.

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