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Présentation du Directional Graph Attention Network pour améliorer l'apprentissage des nœuds dans des graphes complexes.

Une nouvelle approche pour l'adaptation de domaine de graphe sans avoir besoin de données étiquetées.

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

Apprends comment les triangles dans les réseaux révèlent des connexions et améliorent l'analyse.

Cet article examine comment les différences influencent la formation des opinions dans un groupe.

Un nouveau regard sur le regroupement de points dans les graphiques pour des clusters équilibrés.

Cette étude explore comment la prise en compte de la topologie affecte les performances et l'équité des réseaux de neurones graphiques.

Découvre comment les relations évoluent avec le temps grâce aux réseaux temporels.

Cette étude se concentre sur les effets de mémoire pour améliorer la détection de communautés dans des réseaux en évolution.

Une méthode multi-objectifs pour maximiser l'influence tout en prenant en compte divers facteurs.

Cette étude examine comment les réseaux se développent en utilisant des méthodes de liaison par regroupement.

Explore comment le coloriage influence les mathématiques et ses applications dans le monde réel.

Explorer les attributions de rôles dans les graphes et leurs applications dans différents domaines.

Un aperçu des complexités pour identifier les sous-graphes les plus denses dans diverses structures de graphes.

Une nouvelle approche pour estimer les effets causaux dans les réseaux sociaux.

Examiner des méthodes pour transformer des graphes en cliques de taille égale.

Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens en s'attaquant aux données bruyantes et incomplètes.

Une nouvelle méthode identifie des motifs inhabituels dans des réseaux en évolution pour améliorer la détection d'anomalies.

Un aperçu de comment maintenir une forte connectivité dans des graphes dirigés grâce à la partition.

Un cadre améliore les recommandations du prochain point d'intérêt en utilisant de grands modèles de langage et des données contextuelles.

Un aperçu de comment le feu se propage à travers les réseaux et de son importance dans les dynamiques sociales.

GLAD améliore la génération de graphes grâce à un espace latent discret et des ponts de diffusion.

Une étude révèle des méthodes pour déduire des données malgré les défis de corruption malveillante.

Examiner comment les connexions façonnent les dynamiques sociales dans les réseaux.

Explorer comment les connexions attractives et répulsives façonnent la synchronisation des clusters dans les réseaux.

Une nouvelle façon de comprendre les structures de graphes à partir des signaux des nœuds.

Méthodes innovantes pour compter les sous-graphes en utilisant des noyaux de graphes pour diverses applications.

Explorer des marches aléatoires pour analyser efficacement des structures de données complexes.

Un aperçu de comment les systèmes complexes influencent les comportements et les interactions.

Explore les bases et les applications de la théorie des graphes dans différents domaines.

Une stratégie pour protéger les connexions sensibles dans les données graphiques tout en libérant des informations utiles.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'étude des influences des réseaux.

De nouvelles méthodes de regroupement de graphes permettent une flexibilité dans le groupement sans avoir besoin de connaître le nombre de clusters.

Une nouvelle approche pour comprendre les réseaux en évolution grâce à la modélisation autorégressive.

CoNHD améliore la modélisation hypergraphique pour les relations complexes avec une classification dépendante des arêtes.

Une nouvelle méthode améliore les prédictions du réseau en examinant les relations entre les nœuds grâce à l'adjacence des orbites.

Explorer le lien entre les couleurs douces et joyeuses et la détection de communautés dans les réseaux.

TAGA propose une nouvelle façon d'analyser les Graphes Attribués de Texte sans avoir besoin de beaucoup de données étiquetées.

Un aperçu des méthodes et des défis pour prédire les connexions dans des réseaux dynamiques.

Découvrez comment les graphes hyperboliques aléatoires représentent efficacement les réseaux du monde réel.