新しい方法が、リアルタイムのショッパーのエンゲージメントに基づいて商品推薦を強化する。
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コンピューターサイエンス - 社会と情報ネットワーク
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RedditやVoatのコミュニティで、ユーザーがどのように交流しているかを時間をかけて探ってみよう。
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この記事では、グラフの構造に基づいてエッジの重みを割り当てる方法について話してるよ。
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この研究は、Twitterデータを分析してホームレスのトレンドを測定し理解することを目的にしてるよ。
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この研究は、グループのやりとりが時間とともに意見の変化にどう影響するかを調べてるんだ。
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オンラインディスカッションのモデレーションを改善する方法を紹介します。
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所有権の変更後、ユーザーがTwitterからMastodonに移行した理由を調査した。
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Facebookの投稿を分析すると、州によって中絶に対する意見に違いがあることがわかる。
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新しいモデルは、動的グラフと高度なニューラルネットワークを使って予測精度を高めるよ。
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ラベル付きの例を少し使って、効果的なグラフ異常検出を行うフレームワーク。
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mContainは、ユーザーが連絡先を追跡し、COVID-19の間に混雑した場所を避けるのを手助けします。
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この研究は、向きのあるエッジがGNNのパフォーマンスをどう向上させるか、特に異質なグラフでの効果を示してるよ。
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複雑なネットワークをグラフレット分析で分析するための新しいツール。
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COVID-19が私たちの食の選択や料理の習慣をどう変えたかを見てみよう。
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敏感な特性の代わりにソーシャルネットワークを使った新しい公平性のアプローチ。
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ソーシャルメディアは摂食障害に影響を与えて、有害なコミュニティやプレッシャーを生んでる。
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パンデミック中のヒドロキシクロロキンに関する世界的な議論を見てみよう。
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Facebookの公開・非公開のニュース投稿へのユーザーの反応を分析してる。
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この記事は、2017年のフランス大統領選挙におけるコーディネートアカウントの影響を調査している。
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IKDSummは、災害に関する特定の知識を使って、災害時のツイートを効果的に要約するよ。
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災害ツイートの要約をより効果的な対応のために強化する新しい方法。
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新しい方法が、大きなグラフの予測を改善しつつ、メモリ使用量を減らすんだ。
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新しいモデルが立法共著者間のつながりを明らかにしている。
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新しい方法でデータのクラスターや関係を特定する精度が向上してるよ。
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Grad-Align+は、追加の情報なしでネットワークの整列を改善するよ。
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この研究は家系の構造と関係の満足度の関連性を探るものです。
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Gelatoは、ネットワークでのリンク予測のためのシンプルで効果的な方法を提供します。
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メディアのバイアスを文章スタイル分析で調べる新しい方法。
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KGT5-contextは、コンテキスト情報を使って知識グラフのリンク予測を改善するよ。
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都市エリアの群衆動態を分析して可視化するプラットフォーム。
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この研究は、Twitterの「いいね」がどのようにして協調的な非本物行動を示すかを調べているよ。
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ソーシャルメディアのやり取りに基づいて画像を分類する新しいアプローチ。
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競争環境でのエージェントの相互作用を見てみよう。
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新しいモデルが最適化されたノード単位の拡散を通じて、GNNでの半教師あり分類を強化するよ。
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この論文は、信頼がグループのやりとりにおける行動採用にどう影響するかを調べてるよ。
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ネットワーク埋め込みがさまざまな分野で複雑な関係をどうシンプルにするかを学ぼう。
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新しいアルゴリズムが専門家予測コンペでの報酬を増やして、精度とコラボレーションを向上させるんだ。
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マルチレイヤーネットワークの複雑さとその現実の応用を探ってみて。
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新しいアプローチは、最適輸送を活用してパラメータ学習を向上させる。
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RAGEはグラフモデルが予測を効果的に説明する方法を改善するんだ。
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経済的相互作用における中心性と周期性の役割に関する研究。
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