SPMinerは、複雑なネットワークで効率的なサブグラフパターン検出のために機械学習を使ってるんだ。
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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
RSSコミュニティ機能を維持しつつネットワークのサイズを縮小するって、めっちゃ複雑なことだよね。
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機械学習が表現の自由や公平性に与える影響を調べる。
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注意がどのように引きつけられ、社会に与える影響についての分析。
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この研究は、音楽を共有することで、どんなふうにエンゲージメントと新しいアーティストの発見に影響があるかを調べてるよ。
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この記事では、グラフ学習における分布の変化と課題について話してるよ。
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バイアスがソーシャルネットワークの意見にどう影響するかを分析する新しいモデル。
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新しい方法は、ノードの特徴と構造を組み合わせてネットワークの理解を深める。
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学術記事に関わる政治議論での攻撃的ツイートの役割を調査する。
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攻撃に対するネットワークの強さを評価する新しい方法。
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高次ネットワークにおける関係の複雑さとその応用を探ってみて。
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エージェントがネットワークでどうやって効果的に協力して共通の目標を達成するかを学ぼう。
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COVID-19パンデミック中のオンラインディスカッションが健康行動にどう影響するかを調査中。
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無症状キャリアによる病気の広がりをソーシャルネットワークで制御するモデル。
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YouTube Shortsがコンテンツ制作と視聴者のエンゲージメントをどう変えたか探ってみる。
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GSL-LPAは、大規模ネットワークのコミュニティ検出を接続性を維持することで強化するんだ。
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方向性グラフアテンションネットワークを紹介して、複雑なグラフでのノード学習を改善するよ。
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時系列グラフを効率的に比較する新しい方法。
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革新的な空間技術を使って交通予測を改善するモデルを紹介するよ。
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新しいモデルがマルチプレックスソーシャルネットワークでのリンク予測を改善する。
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この記事では、LLMが長引くCOVIDの治療法に関するオンラインの意見をどう分析するかを見ていくよ。
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ソーシャルネットワークを通じて情報がどう移動するかを理解する新しいアプローチ。
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グループ中心性メトリクスがネットワーク分析や理解をどう変えるかを探る。
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この記事では、違いがグループの意見形成にどう影響するかを考察してるよ。
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新しいフレームワークが、社会的影響とユーザーの好みをバランスよく調整してアイテムの提案を改善するよ。
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誤情報に対するユーザーの反応と効果的な修正戦略を調査中。
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この記事では、イギリスの国会議員とジャーナリストがTwitter上で政治的な議論をどう形作っているかを探るよ。
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選挙区の区割りの公正性を向上させるためのマルチスケール手法を紹介するよ。
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主要な暗号通貨イベント中の感情や議論に迫る。
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GKEDMがグラフ畳み込みネットワークのパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。
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この記事では、バイアスがニュースの見出しに対する判断にどのように影響するかを調査しています。
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都市における社会的隔離を形成する動きのパターンの役割を調査する。
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新しい方法で複雑なグラフの大きな欠陥クリークを見つけるのが改善される。
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この文章は、個人的および社会的な文脈での信頼の重要性について話してるよ。
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ギグワーカーは、自分の労働環境を改善するためにサヴェイランスツールを活用できる。
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研究が効果的なマーケティングのための未来のインフルエンサーを特定するモデルを提案してるよ。
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ソーシャルメディアが道徳や政治問題についての議論をどう形作っているかを調べる。
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研究がオンラインでの気候メッセージ理解の新しい方法を明らかにした。
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この研究は、SNSで低信頼性のニュースを共有しているコミュニティを調べてるよ。
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オーバードーズの旅を分析すると、重要なトレンドや地理的なパターンが見えてくるよ。
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