ソーシャルネットワーク に関する最新の記事

変化するグラフ構造のためのクラスタリング手法についての考察。

新しいグラフクラスタリングアルゴリズムが、現実のデータ分析の効率を向上させるよ。

ソーシャルネットワークでリンクがどのように形成され、進化するのかを見てみよう。

科学と数学におけるグラフの重要性を探ろう。

オンラインプラットフォームでの信頼がパーソナライズされた推薦にどう影響するかを探る。

この研究は、教師たちが互いの信念や実践にどう影響を与えるかを探る。

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。

干渉が治療の結果にどう影響するかを調べて、推定方法を改善すること。

この論文では、ダメなウェブサイトを見つけるための手法を紹介するよ。

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。

ランダムグラフのフrozenバージョンとその影響についての考察。

意見がどう進化して社会に影響を与えるか、分極化が進む中で探ってる。

ポセットの魅力的な世界とその実世界での応用を発見しよう。

ランダムウォークを使った効率的なグラフクラスタリングの新しい方法。

新しい方法でネットワーク内の社会的影響の理解が進んでるよ。

新しいフレームワークが動的グラフを可視化して、より良い洞察と分析を助ける。

テンソルは、さまざまな分野で複雑なデータを分析する新しい方法を提供する。

新しいモデルは、社会的なやり取りにおけるグループの魅力の重要性を強調してるよ。

バランスカット問題を効率的に解くためのシンプルな逆冪法を紹介するよ。

通勤グラフニューラルネットワークは、関係の洞察を強化することで、有向グラフの理解を深める。

研究者たちは、学習した距離とノードの特徴を通じてグラフの理解を深めている。

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。

グラフ理論とカット複体の基本と応用を探ってみよう。

グラフやハイパーグラフがさまざまな分野で関係を明らかにする方法を探る。

新しいアプローチがスパースで不均衡なネットワークのコミュニティ検出を強化する。

曲率がさまざまなネットワークのコミュニティ構造の理解をどう改善するかを調べる。

この記事では、ネットワークにおけるコミュニティ検出と相互情報について探ってるよ。

スナップショットとイベントベースのモデルを組み合わせて、時系列グラフ分析を改善する。

タイミングが社会的なつながりややり取りにどう影響するかの研究。

この記事では、向きのあるネットワーク内の相互作用を探り、相互性とフラストレーションに焦点を当てる。

重要な出来事の際に、大衆メディアが世論をどう形作るかを探る。

動的グラフが私たちのインタラクションや洞察にどう影響するかを見てみよう。

複雑な人間関係をふわっとしたソーシャルネットワーク分析で理解する新しいアプローチ。

トランスフォーマーを使って動的グラフの予測を強化する新しいアプローチ。

この研究はマジョリティ・イリュージョンを調べて、それをネットワークで修正する方法を提案してるよ。

CrossWalkメソッドは、センシティブな情報を考慮しながらノード埋め込みの公平性を向上させる。

この研究は、バイフラクタルネットワーク上のランダムウォークとそのユニークなダイナミクスを調べてるよ。

大きなグラフの複雑な関係を分析するための革新的な技術。

この論文は、ソーシャルネットワークのオークションルールとその影響について考察してるよ。

グラフ信号処理がいろんな分野でデータをどう分析するか学ぼう。