ネットワーク分析 に関する最新の記事

この研究は、グラフ表現学習とエッジ再構築攻撃におけるプライバシーの懸念を調べているよ。

新しい方法が、追加トレーニングなしでGNNの予測をより明確に理解できるようにしてる。

A2GNNモデルは、異なるドメイン間でのグラフ知識の適応性能を向上させるよ。

HPLCは、ランドマーク選択とクラスタリングを通じてグラフのリンク予測を強化する。

頂点の重みと辺のイデアルを持つ有向グラフの複雑さを探ってみて。

ネットワークの中心性スコアを下げて、影響力を減らす方法を調査中。

グラフについて、偏心性、中心性、そしてその応用を学ぼう。

新しいアプローチで、エキスパートモデルの組み合わせを使ってリンク予測の精度が向上する。

動的グラフにおけるサブグラフの接続性と感度オラクルの概要。

この記事では、ネットワーク統計の不確実性を評価する方法について考察します。

部分的な情報を使って未知のシステムを理解する方法を探ってる。

この研究では、ランダムハイパーグラフにおける緩いハミルトンサイクルの条件を調べてるよ。

HeiStreamEとFreightEは、大規模なグラフのエッジパーティショニングを効率的に処理する。

ハイパエッジ拡張は、データ内の複雑な関係を捉えることでGNNを強化するよ。

道路の故障を考慮しながら最短経路を見つける方法。

分散ネットワーク内のグラフで三角形を近似する概要。

コミュニティ機能を維持しつつネットワークのサイズを縮小するって、めっちゃ複雑なことだよね。

グラフの点を重ならない道でつなぐ複雑さを調べること。

ハイパーグラフにおけるトゥラン数とラムゼー数の役割を見てみよう。

新しい方法は、ノードの特徴と構造を組み合わせてネットワークの理解を深める。

戦略的なつながりを通じてハイパーグラフ内の点のダイナミクスを探ろう。

変化するグラフデータ環境で予測を向上させる方法を紹介します。

GSL-LPAは、大規模ネットワークのコミュニティ検出を接続性を維持することで強化するんだ。

時系列グラフを効率的に比較する新しい方法。

確率ブロックモデルにおけるマッチングアルゴリズムとその性能の検討。

新しいモデルがマルチプレックスソーシャルネットワークでのリンク予測を改善する。

さまざまな文脈における二重音字の複雑さと重要性を探る。

四元の向きグラフとその対称性の特性を分析する。

GKEDMがグラフ畳み込みネットワークのパフォーマンスをどう改善するかを学ぼう。

新しい方法で複雑なグラフの大きな欠陥クリークを見つけるのが改善される。

GWSBMとGWPDSMモデルをコミュニティ検出で探ってみて。

新しい方法がランダム幾何グラフの研究を簡単にして、より深い洞察を得られるようにした。

さまざまな分野における最小全域木の応用とアルゴリズムを探る。

新しい手法がネットワークのコミュニティ構造を明らかにし、さまざまな分野での洞察を深めてるよ。

この作業は、革新的なサンプリング手法を使ってリンク予測の精度を向上させることに焦点を当てている。

大きなネットワークで偶サイクルを特定する方法とその重要性について学ぼう。

バスモデルがネットワークにおけるイノベーションの採用をどう明らかにするかを探る。

有向グラフとその中の最小パスの重要性を見てみよう。

SCRaWlは、より良いデータ分析のために高次構造を利用してるよ。

新しい方法がネットワーク影響のターゲットセット選定の効率を上げてるよ。