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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.

DeepHGNN mejora la precisión de la previsión jerárquica usando redes neuronales gráficas.

Una mirada a la lógica modal no distributiva y sus implicaciones en el razonamiento.

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

Este artículo examina los riesgos de seguridad de los ataques backdoor en el aprendizaje automático en sistemas de grafos.

Una mirada a cómo los grafos aleatorios revelan patrones de crecimiento y propiedades.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia para identificar subgrafos densos en grandes conjuntos de datos.

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.

Una herramienta completa para modelar fenómenos de propagación en redes complejas.

Aprende cómo la aleatorización de grafos ayuda a analizar el comportamiento y los patrones de las redes.

Este estudio evalúa métodos para encontrar comunidades en redes bipartitas firmadas.

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.

Un nuevo estándar ayuda a mejorar el rendimiento de las GNN frente a los desafíos del ruido en las etiquetas.

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.

Aprende cómo actualizar componentes fuertemente conectados en grafos planos dinámicos.

Un nuevo estándar aborda los sesgos en las evaluaciones de predicción de enlaces para mejorar las aplicaciones en el mundo real.

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

Este estudio revela las propiedades y aplicaciones de matrices normales y grafos balanceados.

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.