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DeepHGNN améliore la précision des prévisions hiérarchiques en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Un aperçu de la logique modale non distributive et de ses implications dans le raisonnement.

Nouveau cadre améliore les prédictions en analysant des séries de données interconnectées.

Cet article examine les risques de sécurité liés aux attaques backdoor sur l'apprentissage automatique dans les systèmes de graphes.

Un aperçu de la façon dont les graphes aléatoires révèlent des motifs et des propriétés de croissance.

De nouvelles méthodes améliorent l'efficacité pour identifier des sous-graphes denses dans de grands ensembles de données.

Une méthode pour prédire les réponses dans des réseaux interconnectés en utilisant des structures sous-jacentes partagées.

Une nouvelle méthode pour identifier les influenceurs clés dans des hypergraphes montre des résultats prometteurs.

Un outil complet pour modéliser les phénomènes de propagation dans des réseaux complexes.

Apprends comment la randomisation de graphes aide à analyser le comportement et les motifs des réseaux.

Cette étude évalue des méthodes pour trouver des communautés dans des réseaux bipartites signés.

Un aperçu de comment la couleur change dans les graphiques à travers un processus probabiliste avec réversion.

Examen des propriétés et des applications des graphes métriques, en se concentrant sur les -métriques et l'hyperbolicité.

Un nouveau benchmark aide à améliorer la performance des GNN face aux problèmes de bruit d'étiquettes.

Un aperçu des connexions et des structures à l'intérieur du permutaèdre.

Cet article présente une approche efficace pour identifier des chemins courts dans des réseaux complexes.

Un aperçu des hypergraphes saturés et de leur importance dans les réseaux aléatoires.

Nouveau modèle améliore l'étude des relations qui évoluent avec le temps.

Un nouveau jeu de données améliore les capacités de prédiction des réseaux de neurones graphiques temporels.

Apprends à mettre à jour les composants fortement connexes dans des graphes plans dynamiques.

Un nouveau benchmark s'attaque aux biais dans les évaluations de prédiction de liens pour de meilleures applications dans le monde réel.

Une nouvelle approche pour trouver des sous-réseaux denses basés sur des motifs temporels.

Cette étude révèle les propriétés et les applications des matrices normales et des graphes équilibrés.

Explorer l'importance des rayons spectraux dans les graphes et leurs applications.

Les nœuds fixes dans les graphes acycliques dirigés sont essentiels pour le contrôle des réseaux.

Cette recherche examine le rôle des informations secondaires dans l'identification des structures communautaires.

Cet article parle de comment identifier des réseaux complexes avec des comportements non linéaires.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'engagement des utilisateurs et des relations dans les réseaux multiplex.

Un regard sur le rôle des parcours d'arbres dans la compréhension des graphes aléatoires.

Cet article examine comment PageRank s'adapte aux dynamiques des réseaux temporels.

Une étude sur les coupes de Steiner et leurs applications dans les changements dynamiques de graphes.

Un aperçu des cliques maximales et des transversales minimales dans les graphes.

Une nouvelle méthode pour améliorer les visuels de réseaux en se concentrant sur les croisements d'arêtes.

Examiner l'influence du bruit et des signaux structurés dans les modèles de matrices aléatoires.

Une nouvelle méthode simplifie les systèmes électriques complexes pour une meilleure analyse.

Un aperçu des mécanismes de contagion sociale et de leur impact sur l'adoption des comportements.

Explore comment les séquences de degrés affectent les caractéristiques des graphes aléatoires.

Cette étude examine la présence de sous-groupes de cliques dans différentes structures de graphes.

Explorez les subtilités de l'accessibilité dans les graphes temporels et leurs défis uniques.

Un nouveau modèle simplifie l'analyse des réseaux multicouches avec des types de données variés.