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Uno sguardo alle strategie di colorazione dei grafi e alle implicazioni della teoria di Ramsey.

Un nuovo metodo per valutare il valore dei dati in dati grafici complessi.

Un nuovo framework migliora la selezione dei dati e la pulizia dei grafici in ambienti rumorosi.

Esamina la complessità dei problemi chiave dei grafi con parametri specifici.

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Questo studio esamina le preoccupazioni sulla privacy nell'apprendimento delle rappresentazioni grafiche e negli attacchi di ricostruzione dei bordi.

Un nuovo metodo offre intuizioni più chiare sulle previsioni delle GNN senza dover fare ulteriore addestramento.

Il modello A2GNN migliora le prestazioni nell'adattare la conoscenza dei grafi tra diversi domini.

L'HPLC migliora la previsione dei collegamenti nei grafi attraverso la selezione dei punti di riferimento e il clustering.

Esplora le complessità dei grafi diretti con pesi sui vertici e ideali degli archi.

Esaminando metodi per abbassare i punteggi di centralità e ridurre l'influenza nelle reti.

Scopri i grafi, l'eccentricità, la centralità e le loro applicazioni.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza nella previsione dei link usando una combinazione di modelli esperti.

Una panoramica sulla connettività dei sottografi e sugli oracoli di sensibilità nei grafi dinamici.

Questo articolo esamina un metodo per valutare l'incertezza nelle statistiche di rete.

Indagare sui metodi per capire sistemi sconosciuti attraverso informazioni parziali.

Questa ricerca esamina le condizioni per i cicli di Hamilton allentati nei hypergrafi casuali.

HeiStreamE e FreightE affrontano in modo efficiente il partizionamento degli edge di grandi grafi.

L'Augmentation delle Hyperedge migliora i GNN catturando relazioni complesse nei dati.

Un metodo per trovare il percorso più breve tenendo conto dei difetti stradali.

Una panoramica sull'approssimazione dei triangoli nei grafi all'interno di reti distribuite.

Esplorando le complessità di mantenere le funzionalità della comunità mentre si riduce la dimensione della rete.

Esaminando le complessità del collegare punti in un grafo senza sovrapporre i percorsi.

Uno sguardo al ruolo dei numeri di Turan e Ramsey negli ipergrafi.

Un nuovo metodo migliora la comprensione delle reti unendo le caratteristiche dei nodi con la struttura.

Esplora le dinamiche dei punti nei ipergrafi attraverso connessioni strategiche.

Introducendo un metodo per migliorare le previsioni in ambienti di dati a grafo in cambiamento.

GSL-LPA migliora la rilevazione delle community in grandi reti mantenendo la connettività.

Un nuovo metodo per confrontare grafi temporali in modo efficiente.

Uno sguardo agli algoritmi di abbinamento e alle loro prestazioni nei modelli di blocco stocastici.

Un nuovo modello migliora la previsione dei link nelle reti sociali multiple.

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Analizzando grafi orientati quaternari e le loro proprietà di simmetria.

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Un nuovo metodo migliora la ricerca di grandi cliques difettosi in grafi complessi.

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Un nuovo metodo semplifica lo studio dei grafi geometrici casuali per ottenere intuizioni più profonde.

Esplorando le applicazioni e gli algoritmi delle arborescenze minimali in vari settori.

Nuovi metodi rivelano le strutture comunitarie nelle reti, migliorando le intuizioni in vari ambiti.

Questo lavoro si concentra sul migliorare l'accuratezza delle previsioni dei link con metodi di campionamento innovativi.