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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最先端の科学をわかりやすく解説
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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フェデレーテッドラーニングは、機密データをプライベートに保ちながら安全にコラボレーションできるんだ。
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この記事では、ネットワーク操作に対処するための重複コミュニティ検出方法について探ります。
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大事件の時にSNSがどうやって人々の感情を反映するかの研究。
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NSBMがラベルのないネットワークを分析して、コミュニティを効果的に検出する方法を学ぼう。
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ロシア市民のウクライナ紛争に対する見解をSNSを通じて調べる。
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新しい方法が、説明技術を使ってグラフデータのバックドア検出を改善した。
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パンデミックが私たちの自然とのつながりをどう変えたか。
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複雑な関係の中でバランスの取れたバタフライを特定する新しい方法。
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この研究は、イングランドとウェールズでの言語使用に背景がどう影響するかを調べてるよ。
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新しい方法はプロンプト学習技術を使ってオンラインの毒性に対処しようとしてる。
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トレーニングデータの選択に注力すると、ノード分類システムが強化されるよ。
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早いアルゴリズムで、偽アカウントを害を及ぼす前に見つけることができるよ。
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ニュースの信頼性がどうやって意図せず誤ったストーリーを助長しちゃうかを調べてるんだ。
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複雑ネットワークでノードクラスタリングを改善する方法を紹介するよ。
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シミュレーションは病気の広がりを分析して、公衆衛生の対応を改善するのに役立つんだ。
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ソーシャルネットワークを通じて影響がどのように広がるかを見てみよう。
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社会的文脈で高度な言語モデルを学ぶためのプラットフォーム。
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二部ネットワークの接続を分析するための改良されたモデル。
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この記事では、GNNやルールベースのアプローチを使って知識グラフの補完を改善する方法について話してるよ。
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オンラインプロフィールで学者が共著者をどう紹介しているかを見てみよう。
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接続の多様性がさまざまなネットワークでの洞察を明らかにする方法を学ぼう。
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モジュラリティとネットワーク内のコミュニティ構造を理解する役割についての考察。
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新しいアルゴリズムがネットワークの重なり合うコミュニティの検出精度を向上させる。
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新しいアプローチが部分グラフのカウントの効率と精度を大幅に向上させる。
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研究が明らかにしたのは、共有されたアイデンティティがTwitterのやり取りにどう影響するかってこと。
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時間の経過によるパフォーマンスに基づくランキングの変化に関する研究。
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この記事では、誤情報の世界で信念がどのように形成されるかを考察します。
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新しい介入が、GNNのバイアスを減らしつつ、予測の精度を維持しようとしてるよ。
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UGTは、より良いデータ分析のためにローカルとグローバルなグラフ情報を組み合わせるよ。
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この研究はオンラインでのサイバー犯罪の議論を研究するためのサンプリング方法を改善するよ。
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レコメンデーションシステムにおけるGNNの効果を評価するためのフレームワーク。
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停止されたTwitterアカウントが政治的議論や選挙にどう影響したかを調べる。
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新しい手法が関連アカウントを特定して、ソーシャルメディアの不適切なコンテンツを減らすんだ。
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研究は、サハラ以南アフリカの非公式な集落におけるインフラの課題を浮き彫りにしています。
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MeToo運動に関する議論でのネガティビティの増加を調べる。
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Twitterの活動を使って政治的な党派の所属を特定する方法を調べてる。
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