Redditのコラボレーションピクセルアート実験とユーザー行動の概要。
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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データマイニングとソフトウェアエンジニアリングにおけるコラボレーションの研究。
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グラフの中心や重心を使って、公平なミーティングスポットの決め方を学ぼう。
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スマートホームサイバー保険の公正な価格設定のためのフレームワーク。
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新しい方法が合成ネットワークを改善して、実際のコミュニティをよりよく反映するようになった。
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人気や類似性を通じてネットワーク内でリンクがどう形成されるかを学ぼう。
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ネットワークで効率的なバイハーモニック距離推定の新しい技術について学ぼう。
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曲率を使って医療ネットワークの分析や患者ケアを改善する。
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ネットワーク内のコミュニティを安定して信頼性高く特定する方法。
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この研究は、新しい機能がWeChatみたいなプラットフォームでのユーザーのやり取りにどんな影響を与えるかを調べてるよ。
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WikipediaでIALを調べると、成長のための課題とチャンスが見えてくるよ。
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公共行政における効果的なネットワーク介入の研究とその影響。
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この記事では、言語モデルがどのようにリアルなソーシャルネットワークを作り出し、それにどんなバイアスがあるかを分析してるよ。
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時間が経っても社会運動を支える重要な要素を探る。
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感情がオンラインのやり取りや会話にどう影響するかを理解すること。
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分析と理解のために複雑なグラフを明確にする方法。
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OpenFGLは、フェデレーテッドグラフ学習手法を効果的に評価するための包括的なフレームワークを提供してるよ。
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ノイズのあるグラフをクリーンにしてGNNのパフォーマンスを向上させる方法。
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Graphairの公正なグラフ表現とリンク予測における効果に関する研究。
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重要な情報に焦点を当てて、グラフデータを効果的に伝える新しいアプローチ。
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新しいデータセットORBITAALは、2009年から2021年までのビットコイン取引を詳しく見せてくれるよ。
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時間的ハイパーグラフにおける制御可能性と可観測性が複雑なシステムにどう役立つかを調べる。
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単純体比と行列を使ってハイパーグラフの複雑な関係を分析する。
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新しいモデルが、ネットワークの分極が意見や交流をどう形作るかを探ってるよ。
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OSINTツイートの研究は、ロシア・ウクライナ紛争に関する公共の議論を浮き彫りにしている。
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調査によって、Xで虚偽情報を共有しているユーザーを見分ける方法が明らかになった。
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新しいフレームワークがソーシャルメディアデータ分析を強化して、より良いユーザーインサイトを提供するよ。
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ウィキペディアの編集者たちが、進行中の紛争の中でミスインフォメーションにどのように対処したか。
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FastEnsembleはデータグルーピング法の速度と精度を向上させるよ。
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この記事は、フェイクニュースを検出するための従来の方法とオンラインの方法を比較しています。
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相互依存するエンジニアリングシステムのレジリエンスを評価する新しい方法。
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人事部門は、ナレッジグラフを使った構造化データ表現から大いに恩恵を受けることができるよ。
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この記事では、より良いオンラインショッピングの提案のための新しいモデルを検証しているよ。
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ドイツの選挙におけるInstagramのCTAが有権者の関与に与えた影響の研究。
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テレグラムの公開グループでのさまざまなトピックに関するインタラクションの研究。
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言語が女性に対する有害な信念をどう隠すかを考察する。
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新しいモデルが研究者の引用や学術記事の管理を改善するんだ。
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銃の問題についてのオンラインの会話とユーザーのやり取りを調べてる。
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デジタル空間での偽情報を検出して管理する方法を調べてる。
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署名グラフがソーシャルネットワークやそれ以外の複雑な関係をどう明らかにするか探ってみよう。
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