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Un nuevo modelo mejora la difusión de influencia en redes sociales de manera eficiente.

Una mirada a nuevos métodos para entender cómo se difunden las ideas y las tecnologías.

Un nuevo enfoque de incrustación de grafos mejora el análisis de datos a través de conceptos de fuerzas físicas.

Un nuevo marco mejora la precisión de la predicción de hiperaristas usando agregación consciente del contexto y aprendizaje auto-supervisado.

Un nuevo estimador mejora el análisis de cómo se difunden los productos en las comunidades.

Este artículo presenta un método para evaluar los efectos del tratamiento, teniendo en cuenta las interacciones entre los participantes.

Una mirada a cómo los estados de no equilibrio impactan los procesos biológicos y las interacciones.

Una mirada a métodos para alinear gráficos y su importancia en varios campos.

Un nuevo modelo mejora la forma en que las redes obtienen conexiones con el tiempo.

Explora nuevos métodos para mejorar la eficiencia y precisión del agrupamiento por correlación.

Un nuevo sistema permite el procesamiento rápido de grafos temporales en máquinas individuales.

Este artículo habla sobre cómo los cambios en las conexiones influyen en la difusión de información en las redes.

Un nuevo marco mejora las GNNs para abordar de manera efectiva los problemas de sobresuavizado.

Este artículo estudia cliques máximas en varios modelos de redes aleatorias.

Aprende cómo los procesos de Hawkes explican las interacciones de eventos en diversas áreas.

Este artículo examina las conexiones en gráficos de amigos y extraños y sus implicaciones.

Una mirada a las funciones de tránsito y su papel en los sistemas de agrupamiento.

Cómo las estructuras de red afectan el compartir opiniones y la precisión de las creencias.

Un nuevo método mejora el agrupamiento de datos al considerar relaciones complejas.

Una mirada a las relaciones, sus propiedades y aplicaciones prácticas.

Un algoritmo para estimar el grado de difusión en flujos de gráficos en tiempo real.

Explora Latent Graph Diffusion, un enfoque unificado para varias tareas de grafos.

Analizando la evolución de la equidad en las recomendaciones de redes sociales a lo largo del tiempo.

Un método para predecir información faltante en nodos de grafo usando estructuras locales.

Explora cómo los hipergrafos capturan relaciones complejas en redes sociales y biología.

Presentando el desvío de mensajes para mejorar la representación de ciclos en gráficos.

Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Explora cómo los vértices sedentarios impactan el flujo de información en las redes.

Un nuevo método que simplifica el aprendizaje de gráficos usando atención.

Un estudio sobre cómo los LLMs forman conexiones en redes sociales y profesionales.

Un nuevo método para encontrar max-plexes de manera eficiente en grandes conjuntos de datos.

Una mirada a cómo los hipergráfos mejoran nuestra comprensión del flujo de información en las redes sociales.

SPMiner utiliza aprendizaje automático para la detección eficiente de patrones de subgrupos en redes complejas.

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

Un nuevo método para estudiar gráficos en evolución y relaciones a lo largo del tiempo.

Explorando el papel de la entropía en la teoría de hiper-grafones y sus aplicaciones.

Explorando métodos de privacidad diferencial local para análisis de grafos seguros.

Un nuevo modelo para analizar cómo los sesgos afectan las opiniones en las redes sociales.

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

Examinando relaciones en gráficos y sus propiedades de homología.