この記事では、ネットワーク分析におけるコミュニティ検出の重要性について話してるよ。
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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有向非巡回グラフを通じて情報がどう広がるか、あと多数決の役割について探ってみよう。
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ネットワークがどう相互作用するかを評価するフレームワークで、効率や冗長性についての洞察を提供するよ。
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PLACARDの方法が多様な環境でのチームワークをどう改善するかを学ぼう。
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ノード分類手法とその様々な分野での応用についての考察。
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この記事では、メディアバイアスとオーディエンスポラリゼーションを理解するためのモデルについて考察してるよ。
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リンク予測手法とそのさまざまな分野での応用についての考察。
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グラフデータ学習を向上させるためのGSL手法の評価。
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暗号通貨のエネルギー使用を減らすための量子マイニングの可能性を探る。
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イタリアにおけるワクチンに関する議論に対するツイッターの役割の分析。
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SGFormerは、1層のアテンションで大きなグラフを効率的に処理するよ。
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時間的ハイパーグラフを使って、複雑な関係を時間を超えて分析する新しいアプローチ。
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データ分析を強化するための構造的埋め込みを評価する新しいフレームワーク。
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新しい方法で多様な用途向けの大きくて詳細なグラフが作れるよ。
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ロシア・ウクライナ紛争に関するオンラインの議論やデマを調査中。
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ERRAの説明可能な推薦へのアプローチを見てみましょう。
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新しい方法がグラフニューラルネットワークを使ってマルチクリテリアの推薦を強化するんだ。
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シカゴのタクシー利用の研究が、地域のつながりや移動の傾向を明らかにしている。
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焦点を当てた分析によるフェイクニュース検出の新しい方法。
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オンラインの会話で、立場と言語が説得にどう影響するかを探る。
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新しいアプローチがソーシャルメディアの偽アカウントの特定を改善する。
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遠い繋がりを考慮したソーシャルネットワークにおけるプライバシーリスクを評価する新しい方法。
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新しい方法がどのように偽ニュースを効果的に特定するのに役立つかを学ぼう。
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COVID-19パンデミック中のワクチンに対する感情の変化を調べる。
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この研究は、多数のエージェントがいるゲームにおける分散型コミュニケーションの利点を明らかにしている。
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新しい手法で、タスクの親和性を使ってノードラベルの予測を強化し、パフォーマンスを向上させる。
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重要な出来事の中でParlerにおける偽情報の広がりを調査中。
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チリの重要な出来事における偽情報の影響を分析中。
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今日の科学における混乱の測定方法についての新しい視点。
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新しいフレームワークが、適応型クラスタリングを通じてグラフ畳み込みネットワークのトレーニングを強化するんだ。
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新しいモデルがグラフのヘテロフィリーに適応して、パフォーマンスと精度を向上させる。
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FTTはニューストレンドを予測することで検出を改善する。
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事前情報なしで噂の出所を特定する方法。
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この論文は、推薦システムにおける偽レビューの課題を扱っている。
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この記事では、違法なオンラインマーケットで成功している売り手を見分ける方法を探るよ。
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AIに関する知識が、セキュリティの場面での信頼や意思決定にどんな影響を与えるかを調べる。
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FIFAワールドカップに関するTwitterデータと一般の感情を見てみよう。
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研究が、意見がどのように変わり、社会的なインタラクションに影響を与えるかを明らかにした。
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新しい方法が推奨システムのコールドスタートの課題を言語モデルを使って解決するんだ。
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高度な機械学習技術を使った漢語方言に関する研究。
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