グラフ理論 に関する最新の記事

ラムゼー数の概要と、有向グラフにおけるその重要性。

有向グラフにおける「色抜き」の概念とその重要性を探ってみよう。

グラフにおける最大マッチングの概念、課題、アルゴリズムの概要。

新しいGNNアーキテクチャが、表現力の向上と断片統合を通じて予測を改善します。

この研究は、ノード分類の精度を向上させるためにグラフ畳み込みのオーバースムージングに取り組んでるんだ。

この研究は、グラフとその部分グラフ、独立数の関係を明らかにしている。

新しい方法でテキストが豊富なグラフの処理が改善されて、より良い洞察が得られる。

この研究では、さまざまなタスクにおけるスペクトルGNNの効果と効率を評価しているよ。

グラフ多項式の数学やコンピュータサイエンスにおける重要性を探る。

飽和ハイパーグラフとランダムネットワークにおけるその重要性についての考察。

新しい方法で、サブグラフGNNの処理が効率的で柔軟になるよ。

OLGAは革新的な技術を使って、一クラス学習タスクのためにグラフノードを効果的に分類します。

新しい手法がモチーフと部分グラフを使ってグラフ分類を強化する。

この研究は、より良い帰納的KGCデータセットの必要性を強調してる。

動的平面グラフで強連結成分を更新する方法を学ぼう。

IODグラフの構造とさまざまな分野での応用を探ってみよう。

ディグラフ、その同型性、そして重要な代数構造を探る。

ルールベースのレイヤーを使ってデータ統合をより良くするためにニューラルネットワークを強化する新しいアプローチ。

IGL-Benchは、不均衡グラフをより良く分析するための重要なツールを提供するよ。

新しいベンチマークがリンク予測評価のバイアスに対処して、実際のアプリケーションをもっと良くする。

HiFGLフレームワークは、プライバシー重視の協調学習における課題に対処してるよ。

新しい指標、GGDは、グラフの類似点と相違点を評価する方法を改善する。

この研究は、通常行列とバランスグラフの特性と応用を明らかにしているよ。

グラフにおけるスペクトル半径の重要性とその応用について探る。

拡散結合ネットワークの制御手法ガイド、より良い結果を目指して。

さまざまな分野で動的テキスト属性グラフを評価するための新しいベンチマーク。

この記事では、DAG幅とその有向グラフにおける応用について探ります。

トポロジーの側面を使ったより良いエッジ分類のための新しいアプローチ。

GNNの決定をアクティベーションルールで説明すると、信頼性と理解が向上するよ。

この記事では、事前学習モデルがハイパーグラフを通じて関係を学ぶ方法を調べる。

p-ラプラスのデータ分析や複雑なシステムでの役割を調査中。

グラフ彩色の重要性とさまざまな分野での応用を探ってみよう。

ベーテ近似が複雑なシステムの結果を予測する役割についての考察。

平面グラフにおける短いサイクルの構造と重要性についての考察。

複雑なグラフ構造に対するGNNを強化する新しい視点。

この記事では、部分順序集合におけるローモーションとワーリングのダイナミクスを探るよ。

外部の干渉の中でk-ローカル量子システムのレジリエンスを検証する。

有向グラフのカットを推定する技術を見てみよう。

ランダムグラフを理解する上での木歩きの役割を見てみよう。

新しいモデルは、関連する知識を活用してノード分類を向上させる。