Derniers articles pour Prédiction de lien

Cet article examine comment la recommandation d'articles et la prédiction de liens peuvent fonctionner ensemble.

HetSheaf améliore la représentation des données dans des graphes hétérogènes pour de meilleures performances des modèles.

Le nouveau modèle DyGIS améliore l'apprentissage à partir de graphes dynamiques en utilisant des sous-graphes informatifs.

Un nouveau modèle révèle des infos sur les relations positives et négatives dans les réseaux.

Cet article présente une nouvelle façon de prédire des connexions dans des graphes dynamiques.

Cette recherche propose de meilleures méthodes d'évaluation pour les modèles de prédiction de liens dans les graphes de connaissances.

EDGAR aide à trouver de nouvelles utilisations pour des médicaments existants grâce à des graphes de connaissances.

Apprends à anticiper les liens dans le travail d'équipe grâce aux réseaux de collaboration.

G-SPARC propose des solutions pour les nœuds à démarrage à froid dans l'apprentissage par graphe.

Gelato combine une structure de graphe et l'apprentissage pour améliorer la précision des prédictions de liens.

Une nouvelle méthode simplifie l'analyse des graphes en utilisant des modèles d'experts spécialisés.

Découvrez comment les graphes de connaissances organisent les données pour de meilleures analyses et prévisions.

TLWalk améliore l'intégration des graphes en se concentrant efficacement sur les structures communautaires.