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Un aperçu des stratégies de coloration des graphes et des implications de la théorie de Ramsey.

Une nouvelle méthode pour évaluer la valeur des données dans des données graphiques complexes.

Nouveau cadre améliore la sélection des données et le nettoyage des graphes dans des environnements bruyants.

Examine la complexité des problèmes clés de graphes avec des paramètres spécifiques.

Explorer de nouvelles méthodes pour traiter efficacement le problème de domination dans des graphes complexes.

Cette étude examine les préoccupations en matière de confidentialité dans l'apprentissage des représentations de graphes et les attaques de reconstruction de bords.

Une nouvelle méthode offre des aperçus plus clairs sur les prédictions des GNN sans formation supplémentaire.

Le modèle A2GNN améliore les performances en adaptant les connaissances graphiques à travers différents domaines.

HPLC améliore la prédiction de liens dans les graphes grâce à la sélection de points de repère et au clustering.

Explore les complexités des graphes dirigés avec des poids de sommets et des idéaux d'arêtes.

Examiner des méthodes pour diminuer les scores de centralité et réduire l'influence dans les réseaux.

Découvre les graphes, l'excentricité, la centralité et leurs applications.

Une nouvelle approche améliore la précision de la prédiction de liens en utilisant un mélange de modèles d'experts.

Un aperçu des oracles de connectivité et de sensibilité de sous-graphes dans les graphes dynamiques.

Cet article examine une méthode pour évaluer l'incertitude dans les statistiques de réseau.

Enquête sur des méthodes pour comprendre des systèmes inconnus à travers des infos partielles.

Cette recherche examine les conditions pour des cycles de Hamilton lâches dans des hypergraphes aléatoires.

HeiStreamE et FreightE gèrent le partitionnement des grandes arêtes de graphes de manière efficace.

L'augmentation de l'hyperarête améliore les GNN en capturant des relations complexes dans les données.

Une méthode pour trouver le chemin le plus court en tenant compte des pannes de route.

Un aperçu de l'approximation des triangles dans les graphes au sein des réseaux distribués.

Explorer les complexités de maintenir des fonctionnalités communautaires tout en réduisant la taille du réseau.

Examiner les complexités de relier des points dans un graphe sans chevauchement des chemins.

Un aperçu du rôle des nombres de Turan et des nombres de Ramsey dans les hypergraphes.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réseaux en combinant les caractéristiques des nœuds avec la structure.

Explore les dynamiques des points dans les hypergraphes à travers des connexions stratégiques.

Présentation d'une méthode pour améliorer les prédictions dans des environnements de données de graphes en mutation.

GSL-LPA améliore la détection de communautés dans les grands réseaux en maintenant la connectivité.

Une nouvelle méthode pour comparer efficacement des graphes temporels.

Un aperçu des algorithmes de correspondance et de leurs performances dans les modèles de blocs stochastiques.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de liens dans les réseaux sociaux multiplex.

Explorer les complexités et l'importance des digraphes dans différents contextes.

Analyser des graphes orientés à quatre valences et leurs propriétés de symétrie.

Apprends comment GKEDM améliore la performance des réseaux de convolution de graphes.

Une nouvelle méthode améliore la recherche de grandes cliques défectueuses dans des graphes complexes.

Explore les modèles GWSBM et GWPDSM dans la détection de communautés.

Une nouvelle méthode simplifie l'étude des graphes géométriques aléatoires pour des insights plus profonds.

Explorer les applications et les algorithmes des arborescences couvrantes minimales dans différents domaines.

De nouvelles méthodes révèlent les structures communautaires dans les réseaux, ce qui améliore les connaissances dans divers domaines.

Ce boulot se concentre sur l'amélioration de la précision des prédictions de liens avec des méthodes d'échantillonnage innovantes.