Cet article parle des méthodes pour attribuer des poids aux arêtes en fonction de la structure du graphe.
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La science de pointe expliquée simplement
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Un cadre utilisant quelques exemples étiquetés pour une détection efficace des anomalies dans les graphes.
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Explorer l'impact des réseaux sociaux sur l'acceptation de nouvelles idées.
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Cette étude montre comment les arêtes dirigées améliorent la performance des GNN, surtout dans les graphes hétérophiles.
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Cette étude examine comment différents types de réseaux affectent la coopération des participants pendant les jeux.
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Cette étude examine comment la connectivité change avec des bords ouverts et fermés dans les graphes.
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Gelato propose une méthode plus simple et efficace pour la prédiction de liens dans les réseaux.
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Un aperçu des paramètres graphiques et de leur signification dans différents domaines.
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Découvre comment l'embeddding de réseau simplifie les relations complexes dans différents domaines.
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Examiner comment les connaissances locales influencent les actions des joueurs dans les structures de réseau.
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DotHash améliore l'estimation de similarité des ensembles, offrant des résultats rapides et précis pour les gros datasets.
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Une nouvelle méthode améliore la précision des méthodes à noyau en utilisant des données graphiques.
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Combiner la réécriture de graphes avec des GNN pour l'analyse dynamique des données.
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Une étude sur comment maximiser son influence dans les réseaux sociaux en utilisant des stratégies ciblées.
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Découvrez l'importance de la découverte du rôle des nœuds dans l'analyse des dynamiques de réseau.
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Une nouvelle méthode améliore la détection des groupes denses dans les réseaux sociaux.
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GC-Flow améliore le clustering dans les données graphiques grâce à des techniques de classification et de clustering intégrées.
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Examine comment différents types de nœuds influencent la performance des réseaux de neurones graphiques.
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Ce papier examine comment les comportements se propagent à travers les réseaux sociaux et propose une nouvelle méthode d'estimation.
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Explore comment les réseaux influencent la diffusion de nouvelles idées et comportements.
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Un nouveau modèle améliore la classification des nœuds en fonction de leurs rôles variables dans les hypergraphes.
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Cet article examine comment le temps affecte la longévité des relations à court terme.
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Explorer la structure et la connectivité des réseaux à travers les nombres de Betti et l'attachement préférentiel.
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Une méthode pour trouver des éléments superflus dans des réseaux complexes.
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Ce papier examine comment l'homophilie locale impacte la performance des réseaux de neurones graphiques.
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Présentation d'un nouveau modèle pour comprendre la croissance des réseaux sans échelle.
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Une nouvelle méthode améliore la détection de communautés semi-supervisée en se concentrant sur la similarité entre les nœuds.
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Un aperçu des méthodes de prédiction de liens et de leurs applications dans divers domaines.
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Une nouvelle méthode pour améliorer la représentation des graphes et la précision de la classification.
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Une nouvelle approche pour analyser des relations complexes au fil du temps en utilisant des hypergraphes temporels.
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Nouvelles méthodes pour évaluer les risques de confidentialité sur les réseaux sociaux, en tenant compte des connexions lointaines.
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Une nouvelle méthode améliore la prédiction des étiquettes de nœuds en utilisant des affinités de tâches pour de meilleures performances.
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Un nouveau cadre améliore la classification des nœuds avec peu de données dans les graphes.
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Un aperçu des graphes bicycliques et de l'indice de Mostar des arêtes en maths.
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Un aperçu de la correspondance de graphes et de ses applications dans les réseaux sociaux et au-delà.
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Une nouvelle méthode utilise des graphes sociaux pour améliorer la détection des fausses informations.
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Une étude révèle des liens entre les produits chimiques des plantes et le comportement social des animaux.
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Explore le rôle des graphes signés dans l'analyse des relations et de la connectivité.
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Un aperçu des graphes mixtes colorés et de leurs relations.
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Un aperçu de la connectivité des graphes et de la propriété edge-Erdős-Pósa.
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