新しい方法でノード属性を使ってリンク予測の精度が向上したよ。
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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新しい方法は、テキスト、画像、そして議論のコンテキストを組み合わせることでヘイトスピーチの検出を強化する。
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この記事は、AIと核拡散防止能力のトレンドを予測する方法についてレビューしているよ。
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オンライン政治討論における潜伏者の影響を調査する。
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都市インフラの弱点を分析して、都市のレジリエンスを向上させる新しい方法。
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未来を語る際に、未来学者がTwitterでどんな言葉を使っているかを探ってみる。
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ネットワーク内のさまざまなインタラクションルールを通じて意見がどう変わるかを調べている。
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新しいアルゴリズムがネットワークの信頼できる次元推定を提供するよ。
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この記事では、脳の構造に基づいたニューラルネットワークの新しいハブモデルを紹介するよ。
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摩擦を導入すると、ソーシャルプラットフォームで共有されるコンテンツの質が向上するよ。
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学生のつながりが変わることで学びの成果にどう影響するかを探ってみよう。
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社会ネットワークを理解するための間接的手法を探る。
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ブラウジングパターンを使ってミスインフォメーションを特定する新しいアプローチ。
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新しい方法が機械学習を活用して、複雑なネットワーク内の未知の混乱を特定する。
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研究が、緊急時に病院アクセスに影響を与える重要な道路を明らかにした。
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新しいフレームワークが構造的攻撃に対するグラフコントラスト学習の頑丈さを向上させる。
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ソーシャルメディアでヘイトスピーチを検出するためにディープラーニングを使う。
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ハイパーグラフの概要といろんな分野での応用について。
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SNSが情報の信頼性に対する認識をどう形成するかを理解する。
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YouTubeのおすすめ機能についてのユーザー意識と効果に関する研究。
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新しい方法が複雑なネットワークの時間スケールを特定するのに役立つ。
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研究によると、マッコウクジラは社会的学習を通じて声の行動を適応させることが明らかになった。
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HUGEは、TPUを使って大規模データセットのグラフ埋め込みを簡単にするよ。
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匿名化された移動データは、都市における人間の行動を明らかにする。
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レコメンデーションシステムがどうやって精度と多様性を両立させるか学ぼう。
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ファンフィクションでトリガーになるコンテンツを特定する方法を機械学習を使って開発したんだ。
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ソーシャルメディアでエコーチェンバーが意見をどう形成するかを調べる。
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疫病の間に社会人口統計的要因が健康結果にどう影響するかを調べる。
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時間ネットワークが時間を通じてのインタラクションを追跡する方法を深掘りする。
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ハイパーグラフが複雑なシステムや相互作用を理解するのにどう役立つかを学ぼう。
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OIDC²は、安全なオンラインやりとりのためにアイデンティティ確認をスムーズにするよ。
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新しいモデルが、インタラクションがCOVID-19の感染と個人のリスクにどう影響するかを明らかにした。
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パンデミックがツイッターでの政治的表現にどう影響したかの研究。
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AIを使った労働とインフルエンサーマーケティングの不道徳な手法を調査中。
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この研究は、ソーシャルメディアでのヘイトスピーチ検出を強化するための自己学習方法を探求してるよ。
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データの一貫性が分析やクラスタリングをどう改善するかを見てみよう。
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この研究は、モチーフとノードの役割を使ってダイナミックネットワークの進化を探ってるよ。
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ソーシャルメディアでのフェイクニュース検出に対するローカーの影響を調べる。
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集合行動を促す要因やその循環的な性質を探る。
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SDGsを使って企業の持続可能性の取り組みをスコアリングする自動化システム。
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