Últimos artículos para Redes Sociales

Presentamos la Red de Atención Gráfica Direccional para mejorar el aprendizaje de nodos en gráficos complejos.

Un nuevo enfoque para la adaptación de dominios en grafos sin necesidad de datos etiquetados.

Un nuevo modelo mejora la predicción de enlaces en redes sociales multiplex.

Aprende cómo los triángulos en las redes revelan conexiones y mejoran el análisis.

Este artículo examina cómo las diferencias impactan la formación de opiniones en grupo.

Una nueva mirada a cómo agrupar puntos en gráficas para tener clústeres equilibrados.

Este estudio explora cómo la conciencia topológica afecta el rendimiento y la equidad de las Redes Neuronales de Grafo.

Descubre cómo evolucionan las relaciones con el tiempo a través de redes temporales.

Este estudio se centra en los efectos de la memoria para mejorar la detección de comunidades en redes cambiantes.

Un método de múltiples objetivos para maximizar la influencia mientras se consideran varios factores.

Este estudio examina cómo crecen las redes utilizando métodos de agrupamiento por adhesión.

Explora cómo colorear impacta las matemáticas y sus aplicaciones en el mundo real.

Explorando las asignaciones de roles en grafos y sus aplicaciones en varios campos.

Una mirada a las complejidades de identificar subgrafos más densos en varias estructuras de grafos.

Un enfoque nuevo para estimar efectos causales en redes sociales.

Examinando métodos para transformar grafos en cliques del mismo tamaño.

Un nuevo método mejora la predicción de enlaces al abordar datos ruidosos e incompletos.

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

Una mirada a cómo mantener una conectividad fuerte en grafos dirigidos a través de la partición.

Un marco mejora las recomendaciones del siguiente punto de interés usando modelos de lenguaje grande y datos contextuales.

Una mirada a cómo el fuego se propaga a través de redes y su importancia en la dinámica social.

GLAD mejora la generación de gráficos a través de un espacio latente discreto y puentes de difusión.

Un estudio revela métodos para inferir datos a pesar de los desafíos de la corrupción maliciosa.

Examinando cómo las conexiones moldean las dinámicas sociales en las redes.

Explorando cómo las conexiones atractivas y repulsivas forman la sincronización de clústeres en redes.

Un nuevo enfoque para entender las estructuras de grafos a partir de señales de nodos.

Métodos innovadores para contar subgrafos usando kernels gráficos para varias aplicaciones.

Explorando paseos aleatorios para analizar estructuras de datos complejas de manera efectiva.

Una mirada a cómo los sistemas complejos influyen en los comportamientos y las interacciones.

Explora los fundamentos y aplicaciones de la teoría de grafos en varios campos.

Una estrategia para proteger conexiones sensibles en datos de grafos mientras se libera información útil.

Un nuevo método mejora la precisión al estudiar las influencias en redes.

Nuevos métodos para agrupar gráficos permiten una agrupación flexible sin necesidad de conocer el número de clústeres.

Un nuevo enfoque para entender redes en evolución a través de modelado autorregresivo.

CoNHD mejora el modelado de hipergrafos para relaciones complejas con clasificación dependiente de los bordes.

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

Explorando la conexión entre el coloreado suave y feliz y la detección de comunidades en redes.

TAGA ofrece una nueva forma de analizar Grafos Atribuidos por Texto sin necesidad de mucha data etiquetada.

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

Descubre cómo los gráficos hiperbólicos aleatorios representan de manera efectiva las redes del mundo real.