ネットワーク分析 に関する最新の記事

この記事では、グラフシステムにおける機械学習のバックドア攻撃のセキュリティリスクについて考察しています。

ランダムグラフが成長パターンや特性をどのように明らかにするかを探る。

新しい方法が大規模データセット内の密な部分グラフを特定する効率を向上させる。

共有された基盤構造を使って、相互に接続されたネットワークの応答を予測する方法。

ハイパーグラフで重要なインフルエンサーを特定する新しい方法が良い結果を示してる。

複雑なネットワークでの広がり現象をモデル化するための包括的なツール。

グラフのランダム化がネットワークの振る舞いやパターンを分析するのにどう役立つかを学ぼう。

この研究は、二部符号付きネットワークでコミュニティを見つける方法を評価している。

確率的プロセスによる色の変化とその逆戻りをグラフで見てみよう。

メトリックグラフの性質と応用を調べてるんだけど、特に-メトリックとハイパーボリシティに焦点を当ててるよ。

新しいベンチマークがラベルノイズの課題の中でGNNのパフォーマンスを向上させる手助けをしているよ。

パーミュテヘドロンの中のつながりや構造を覗いてみよう。

この記事では、複雑なネットワークで短い経路を特定する効果的なアプローチを紹介します。

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。

新しいモデルが時間とともに変わる関係の研究を強化する。

新しいデータセットが時間的グラフニューラルネットワークの予測能力を向上させる。

動的平面グラフで強連結成分を更新する方法を学ぼう。

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。

時間的モチーフに基づく濃密なサブネットワークを見つける新しいアプローチ。

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。

有向非巡回グラフの固定ノードはネットワーク制御にとってすごく重要だよ。

この研究は、サイド情報がコミュニティ構造の特定にどんな役割を果たすかを調べてるんだ。

この記事では、非線形の挙動を持つ複雑なネットワークを特定する方法について説明するよ。

新しいフレームワークが、マルチプレックスネットワークにおけるユーザーエンゲージメントや関係性の理解を向上させる。

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。

この論文は、ページランクが時間的ネットワークのダイナミクスにどう適応するかを調べているよ。

ダイナミックグラフの変化におけるスタイナーカットとその応用に関する研究。

グラフにおける最大クリークと最小横断の探求。

エッジの交差に注目してネットワークビジュアルを強化する新しい方法。

ランダム行列モデルにおけるノイズと構造化信号の影響を調べる。

新しい方法が複雑な電力システムを単純化して、分析をしやすくしてるよ。

社会的感染メカニズムの概要とそれが行動採用に与える影響。

次数列がランダムグラフの特徴にどう影響するか探ってみて。

この研究は、いろんなグラフ構造の中にあるクリークの細分化について調べてるよ。

時間グラフにおける到達可能性の複雑さや独特の課題を掘り下げてみよう。

新しいモデルは、さまざまなデータタイプを持つ多層ネットワークの分析を簡素化する。

アイデアや行動がいろんなネットワーク構造を通ってどう動くかを見てみよう。

GNNにおけるバックドア攻撃とグラフ削減手法を探る。

議論理論と生物ネットワークモデルの類似点を探る。