ソーシャルネットワーク に関する最新の記事

カルタン行列とクィバーの関係を面白い文脈で探ってみよう。

ヘリー数、ラドン数、グラフのランクの重要性について探ってみよう。

小世界ネットワークで協力がどう育つかと、その実生活への影響を探る。

まばらなネットワークでの人間関係を形成するクラスタリングの影響を見てみよう。

シンプリシアル複体とクリーク複体が友情や形にどう関連してるかを学ぼう。

グラフは俺たちの世界をつなげてて、大事なパターンや関係を示してるんだ。

情報拡散のための一般線形閾値モデルの概要。

GSEBOは、複雑なグラフのつながりをよりよく理解する方法を明らかにする。

グラフ、測地的集合、そしてそれらのつながりを簡単に見てみよう。

グラフの見方、構造、そしてそれがつながりについて何を明らかにするか。

ツリーみたいなネットワークでルーツを探す旅を発見しよう。

グラフの簡単な見方と、いろんな分野での重要性について。

ソーシャルネットワークがいろんなアプローチでどう形成されるのかを見てみよう。

Gelatoは、リンク予測の精度を向上させるために、グラフ構造と学習を組み合わせてるんだ。

パワーグラフとそのグループ間のつながりへの影響を見てみよう。

ネットワーク内のコミュニティ検出とその応用を簡潔に見てみる。

有向グラフの接続を分析する新しいアプローチ。

グラフ分割について学んで、複雑なネットワークの中でのつながりを明らかにしよう。

統合隣接行列を使った混合グラフの新しい研究アプローチ。

変化するネットワークでカッツ中心性スコアを効率的に更新する方法を学ぼう。

時間のクリフが時間を通じてダイナミックなグループのやり取りをどう明らかにするかを探ってみよう。

ハイパーグラフと確率がバースデー問題にどう絡むかを発見しよう。

GRANDメソッドはプライバシーを守りながらグラフの関係を明らかにするのを助けるよ。

ハイパーグラフの研究は、複雑な関係を測る新しい方法を提供するよ。

Graph Max Shiftがデータポイントの効果的なグルーピングにどのように役立つか学ぼう。

三部グラフとザランキエウィッツ問題における関係と構造を明らかにする。

REGEは、不確実性に対処し、モデルの信頼性を高めることで、グラフの理解の仕方を変革します。

ハイパーグラフが複雑なデータの中にある珍しいパターンを見つける方法を学ぼう。

複雑なネットワーク間でグラフを効率的にマッチングするための革新的な方法を探ろう。

DCSBMがネットワーク内のコミュニティの相互作用を分析するのにどう役立つか学ぼう。

二部グラフにおける影響力のあるコミュニティを発見し、その実世界での応用。

カオスの中でダンスパーティーみたいなネットワークの突然の変化を探ってみよう。

署名グラフがデータサイエンスやGNNの進展で果たす役割について探ってみよう。

高次ネットワークでコミュニティがどう形成されるか、そしてその現実世界への影響を探ろう。

人々が共通の特性や興味でどのように集まるかを探ってみて。

孤立したノードがネットワークの影響力やスピルオーバー効果にどんな影響を与えるか。

時間的グラフを通じて社会的つながりのダイナミックな性質を発見しよう。

グラフの魅力的な特性とその実生活での応用を発見しよう。

Gromov-ハイパーボリック空間の魅力的な世界とその実世界での応用を発見しよう。

動的グラフ埋め込みが変化するネットワークの理解をどう変えるか探ってみよう。