Articoli più recenti per Reti Sociali

Presentiamo il Directional Graph Attention Network per migliorare l'apprendimento dei nodi in grafi complessi.

Un approccio innovativo per l'adattamento del dominio dei grafi senza bisogno di dati etichettati.

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

Scopri come i triangoli nelle reti rivelano connessioni e migliorano l'analisi.

Questo articolo esamina come le differenze influenzano la formazione dell'opinione di gruppo.

Uno sguardo nuovo su come raggruppare i punti nei grafici per avere cluster bilanciati.

Questo studio esplora come la consapevolezza topologica influisce sulle prestazioni e sull'equità delle Reti Neurali Grafiche.

Scopri come le relazioni si evolvono nel tempo con le reti temporali.

Questo studio si concentra sugli effetti di memoria per una migliore rilevazione delle comunità in reti in cambiamento.

Un metodo multi-obiettivo per massimizzare l'influenza considerando vari fattori.

Questo studio esamina come le reti crescono utilizzando metodi di attaccamento per clustering.

Esplora come il colorare influisce sulla matematica e le sue applicazioni nel mondo reale.

Esplorare gli assegnamenti di ruoli nei grafi e le loro applicazioni in vari campi.

Uno sguardo alle complessità nell'identificare i sottografi più densi in diverse strutture di grafo.

Un nuovo modo per stimare gli effetti causali nelle reti sociali.

Esaminando metodi per trasformare i grafi in clique di dimensioni uguali.

Un nuovo metodo migliora la previsione dei link affrontando dati rumorosi e incompleti.

Un nuovo metodo identifica schemi insoliti in reti in evoluzione per migliorare il rilevamento delle anomalie.

Uno sguardo a come mantenere una forte connettività nei grafi diretti attraverso il partizionamento.

Un framework migliora le raccomandazioni sui prossimi punti di interesse usando modelli di linguaggio grandi e dati contestuali.

Uno sguardo a come il fuoco si diffonde nelle reti e la sua importanza nelle dinamiche sociali.

GLAD migliora la generazione di grafi attraverso uno spazio latente discreto e ponti di diffusione.

Uno studio rivela metodi per dedurre dati nonostante le sfide di corruzione malevola.

Esaminare come le connessioni plasmano le dinamiche sociali nelle reti.

Esplorare come le connessioni attraenti e repellenti plasmino la sincronizzazione dei cluster nelle reti.

Un nuovo approccio per capire le strutture dei grafi dai segnali dei nodi.

Metodi innovativi per contare sotto-grafi usando kernel di grafi per diverse applicazioni.

Esplorando passeggiate casuali per analizzare efficacemente strutture di dati complesse.

Uno sguardo a come i sistemi complessi influenzano i comportamenti e le interazioni.

Esplora i fondamenti e le applicazioni della teoria dei grafi in vari campi.

Una strategia per proteggere le connessioni sensibili nei dati grafici mentre si rilasciano informazioni utili.

Un nuovo metodo migliora l'accuratezza nello studio delle influenze nella rete.

Nuovi metodi per il clustering dei grafi permettono raggruppamenti flessibili senza dover conoscere il numero di cluster.

Un nuovo modo di capire le reti in evoluzione attraverso la modellazione autoregressiva.

CoNHD migliora la modellazione degli ipergraphi per relazioni complesse con classificazione dipendente dagli archi.

Un nuovo metodo migliora le previsioni di rete esaminando le relazioni tra i nodi attraverso l'adjacency orbitaria.

Esplorare il legame tra colori soft e felici e la rilevazione di comunità nelle reti.

TAGA offre un nuovo modo di analizzare i grafi attribuiti ai testi senza bisogno di enormi quantità di dati etichettati.

Uno sguardo ai metodi e alle sfide nel prevedere connessioni in reti dinamiche.

Scopri come i grafi iperbolici casuali rappresentano in modo efficace le reti del mondo reale.