今度の選挙でソーシャルメディアが政治的見解にどう影響するかを見てみよう。
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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ソーシャルメディアが見方やコミュニティのダイナミクスにどう影響するかの分析。
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ソーシャルネットワークがいろんなアプローチでどう形成されるのかを見てみよう。
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Gelatoは、リンク予測の精度を向上させるために、グラフ構造と学習を組み合わせてるんだ。
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新しい手法が進化するネットワークでの外れ値検出を強化。
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ガーデンシティが人の動きデータ分析のゲームをどう変えてるか発見してみて。
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ニュースデータを使って、イベントが人の動きにどう影響するかを学ぼう。
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友達が人気や幸せに対する自分の見方にどう影響するかを見てみよう。
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有向グラフの接続を分析する新しいアプローチ。
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主要なインフルエンサーを特定することが、マーケティングや公衆衛生にどんな影響を与えるかを発見しよう。
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ソーシャルメディアが北エチオピア戦争に与えた影響と、女性の平和構築への参加を調べる。
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科学的批評が研究を形作り、キャリアに影響を与える。
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言語がブラック・ライヴズ・マター運動をどのように活気づけるかを見てみよう。
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新しい手法が密な部分グラフ発見の公平性に取り組んでるよ。
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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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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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