ソーシャルネットワーク に関する最新の記事

新しいモデルがソーシャルネットワークでの影響拡散を効率的に高める。

アイデアや技術がどう広まるかを理解するための新しい方法を見てみよう。

物理的力の概念を使った新しいグラフ埋め込みのアプローチがデータ分析を強化する。

新しいフレームワークは、コンテキストを意識した集約と自己教師あり学習を使ってハイパーエッジ予測の精度を向上させる。

新しい推定器が、製品がコミュニティでどのように広がるかの分析を改善する。

この記事では、参加者同士の相互作用を考慮した治療効果を評価する方法を紹介しています。

非平衡状態が生物プロセスや相互作用にどう影響するかを見てみよう。

グラフを整列させる方法と、それがさまざまな分野でどれだけ重要かを探る。

新しいモデルが、ネットワークが時間をかけてどのように接続を増やすかを改善します。

関連クラスタリングの効率と精度を向上させる新しい方法を探る。

新しいシステムがあって、単一のマシンで時間的グラフを超高速で処理できるようになったよ。

この記事では、つながりの変化がネットワーク内の情報の広がりにどう影響するかについて話してるよ。

新しいフレームワークがGNNを強化して、オーバースムージングの問題を効果的に解決するよ。

この記事は、さまざまなランダムネットワークモデルにおける最大クリークを研究しているよ。

ハークス過程がさまざまな分野でのイベントの相互作用をどう説明するか学ぼう。

この記事は、友達と見知らぬ人のグラフのつながりとその影響を調べてるよ。

トランジット機能とそのクラスタリングシステムでの役割についての考察。

ネットワークの構造が意見の共有や信念の正確性にどんな影響を与えるか。

新しい方法は、複雑な関係を考慮することでデータのクラスタリングを改善する。

関係の見方、特性、実用的な応用について。

リアルタイムグラフストリームで拡散度を推定するアルゴリズム。

潜在グラフ拡散を探ってみよう、いろんなグラフタスクに対する統一アプローチだよ。

ソーシャルネットワークの推薦における公平性の進化を時間をかけて分析中。

局所構造を使ってグラフノードの欠損情報を予測する方法。

ハイパーグラフがソーシャルネットワークや生物学における複雑な関係をどう捉えてるか探ってみて。

グラフサイクル表現を改善するためのメッセージ回避を紹介するよ。

さまざまなグラフタイプの接続を予測する新しいモデルを紹介します。

ネットワークでの情報の流れに対する非活動的な頂点の影響を探ってみて。

注意を使ってグラフ学習を簡素化する新しい方法。

LLMが社会的および職業的ネットワークでどうつながりを形成するかに関する研究。

大規模データセットで最大-プレックスを効率的に見つける新しい方法。

ハイパーグラフがソーシャルネットワークにおける情報の流れの理解をどう改善するかを見てみる。

SPMinerは、複雑なネットワークで効率的なサブグラフパターン検出のために機械学習を使ってるんだ。

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。

時間と共に進化するグラフや関係性を研究する新しい方法。

ハイパーグラフォン理論におけるエントロピーの役割とその応用を探る。

安全なグラフ解析のためのローカル差分プライバシー手法を探る。

バイアスがソーシャルネットワークの意見にどう影響するかを分析する新しいモデル。

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。

グラフの関係とそのホモロジー特性を調べる。