変化するネットワークでカッツ中心性スコアを効率的に更新する方法を学ぼう。
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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時間のクリフが時間を通じてダイナミックなグループのやり取りをどう明らかにするかを探ってみよう。
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GRANDメソッドはプライバシーを守りながらグラフの関係を明らかにするのを助けるよ。
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みんなのための毎日のパズルがある楽しいコーディングチャレンジだよ。
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研究者たちは複雑な空間の動きの経路を分類するための革新的な方法を開発した。
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多国籍企業がグローバル都市の経済にどう影響を与えているかを探ってみよう。
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グループで意見が違う時の対処法。
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ハイパーグラフが複雑なデータの中にある珍しいパターンを見つける方法を学ぼう。
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LLMsは災害時のソーシャルメディアの洞察を提供するけど、課題もまだあるよね。
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ソーシャルメディアが重要な全球的な問題についての議論をどう形作るかを調べる。
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コミュニティの回復が複数のネットワークでのグループダイナミクスにどう影響するかを探ってみて。
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複雑なネットワーク間でグラフを効率的にマッチングするための革新的な方法を探ろう。
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二部グラフにおける影響力のあるコミュニティを発見し、その実世界での応用。
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GHGRLは、言語モデルを使って複雑な異種グラフの分析を簡単にしてくれる。
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コミュニティ検出が複雑なネットワーク内のグループをどう見つけるかを学ぼう。
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SNSでの影響力の成長とその現実の影響について学ぼう。
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高校から大学に進む際に、学生が自分の学習プロセスをどう管理しているかを探ること。
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高次ネットワークでコミュニティがどう形成されるか、そしてその現実世界への影響を探ろう。
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オンラインで噂を効果的に見つけて対処する方法を学ぼう。
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インセプティブグラフニューラルネットワークは、データ表現を良くするために、ホモフィリーとヘテロフィリーのギャップを埋める。
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COVID-19の間にソーシャルメディアのダイナミクスが誤情報の拡散にどんな影響を与えるか。
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時間的グラフを通じて社会的つながりのダイナミックな性質を発見しよう。
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ソーシャルメディアの分極化問題に革新的な解決策で取り組む。
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TrendSimは、ソーシャルメディアのトレンドをシミュレートして、誤情報の影響を研究するんだ。
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2023年のイスラエル・パレスチナ conflictを巡る白熱した議論についての深堀り。
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視覚とテキストの分析を組み合わせた新しいアプローチで、ソーシャルメディアの成功を狙う。
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ランダムウォークがネットワークや社会グループの重要なつながりを明らかにする方法を探ってみよう。
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GLAREを発見しよう！アラビア語のアプリレビューを開発者向けに変革するデータセットだよ。
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ソーシャルネットワークでアイデアを広めるための戦略的な影響力の使い方を学ぼう。
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HierTKGは、デマがどのように時間をかけて広がるかを分析することで、誤情報を管理するのを手助けしているよ。
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ネットワークにおける半教師あり手法を使ったコミュニティ検出の新しいアプローチ。
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AIが楽しい方法でどのように人々を動かすかを探る。
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今日の誤情報の状況におけるファクトチェックャーが直面する障害を調べる。
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エピデミックの時にソーシャルインタラクションがワクチン接種についての選択にどう影響するか。
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研究者がオンラインの意見を分析して共通の見解を特定する方法を見つけよう。
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2022年のケニア総選挙における市民ジャーナリズムの影響を見てみよう。
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TLWalkはコミュニティ構造に効率的に注目してグラフ埋め込みを強化する。
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AIがより良い道徳的判断を下すためのフレームワーク。
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ソーシャルメディアの洞察を干ばつの影響に結びつけて、より良い理解を得る。
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感情の対立が高まってるのと、その社会への影響を探ってみよう。
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