Un nouveau modèle améliore efficacement la diffusion d'influence dans les réseaux sociaux.
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La science de pointe expliquée simplement
Un nouveau modèle améliore efficacement la diffusion d'influence dans les réseaux sociaux.
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Un aperçu des nouvelles méthodes pour comprendre comment les idées et les technologies se propagent.
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Une nouvelle approche de l'embedding de graphes améliore l'analyse de données grâce aux concepts de force physique.
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Un nouveau cadre améliore la précision de la prédiction des hyperarêtes en utilisant une agrégation consciente du contexte et un apprentissage auto-supervisé.
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Un nouvel estimateur améliore l'analyse de la façon dont les produits se répandent dans les communautés.
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Cet article présente une méthode pour évaluer les effets du traitement, en prenant en compte les interactions entre participants.
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Un aperçu de comment les états non équilibrés impactent les processus et interactions biologiques.
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Un aperçu des méthodes pour aligner des graphes et de leur importance dans divers domaines.
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Un nouveau modèle améliore comment les réseaux gagnent des connexions au fil du temps.
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Explore de nouvelles méthodes pour améliorer l'efficacité et la précision du clustering par corrélation.
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Un nouveau système permet un traitement rapide des graphes temporels sur des machines individuelles.
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Cet article parle de comment les connexions qui changent influencent la diffusion de l'info dans les réseaux.
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Un nouveau framework améliore les GNN pour résoudre efficacement les problèmes de sur lissage.
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Cet article étudie les cliques maximales à travers différents modèles de réseaux aléatoires.
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Découvrez comment les processus de Hawkes expliquent les interactions d'événements dans différents domaines.
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Cet article examine les connexions dans les graphes amis-et-étrangers et leurs implications.
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Un aperçu des fonctions de transit et de leur rôle dans les systèmes de clustering.
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Comment les structures de réseau influencent le partage d'opinions et l'exactitude des croyances.
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Une nouvelle méthode améliore le regroupement de données en prenant en compte des relations complexes.
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Un regard sur les relations, leurs propriétés et leurs applications pratiques.
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Un algorithme pour estimer le degré de diffusion dans des flux de graphes en temps réel.
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Explore Latent Graph Diffusion, une approche unifiée pour différentes tâches de graphes.
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Analyser l'évolution de l'équité dans les recommandations des réseaux sociaux au fil du temps.
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Une méthode pour prédire les infos manquantes dans les nœuds d’un graphe en utilisant des structures locales.
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Explore comment les hypergraphes capturent des relations complexes dans les réseaux sociaux et la biologie.
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Présentation du détournement de message pour une meilleure représentation des cycles de graphe.
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Présentation d'un nouveau modèle pour prédire les connexions dans différents types de graphes.
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Explore comment les sommets sédentaires impactent le flux d'information dans les réseaux.
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Une nouvelle méthode qui simplifie l'apprentissage des graphes en utilisant l'attention.
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Une étude sur comment les LLM établissent des connexions dans les réseaux sociaux et professionnels.
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Une nouvelle méthode pour trouver des max-plexes de manière efficace dans de grands ensembles de données.
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Un aperçu de comment les hypergraphes améliorent notre compréhension du flux d'infos dans les réseaux sociaux.
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SPMiner utilise l'apprentissage automatique pour détecter des motifs de sous-graphes de manière efficace dans des réseaux complexes.
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Explorer les complexités de maintenir des fonctionnalités communautaires tout en réduisant la taille du réseau.
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Une nouvelle méthode pour étudier les graphes évolutifs et les relations au fil du temps.
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Exploration du rôle de l'entropie dans la théorie des hyper-graphons et ses applications.
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Exploration des méthodes de confidentialité différentielle locale pour une analyse de graphes sécurisée.
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Un nouveau modèle pour analyser comment les biais affectent les opinions sur les réseaux sociaux.
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Une nouvelle méthode améliore la compréhension des réseaux en combinant les caractéristiques des nœuds avec la structure.
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Examiner les relations dans les graphiques et leurs propriétés d'homologie.
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