ソーシャルネットワーク に関する最新の記事

この研究は、参加者の満足度を高めるために、ソーシャルネットワークでのより良いグループ化戦略に焦点を当ててるんだ。

この論文は、ソーシャルネットワークにおける意見やつながりの変化について調べてるよ。

新しい方法が、見えない関係を持つネットワークでのリンク予測を強化する。

ソーシャルネットワークにおける病気の伝播の複雑さをグラフを使って分析する。

ハイパーグラフがいろんな分野で複雑な関係の分析をどう向上させるかを発見しよう。

一方向のソーシャルネットワークで意見が広がる仕組みについての研究。

社会ネットワークを理解するための間接的手法を探る。

ネットワークの中でクリークを見つけることの重要性と複雑さを探ろう。

この記事では、複雑なネットワークにおける確率モデルの評価について探ります。

ビクリックフリー頂点削除問題についての考察とその影響。

この記事では、双幅と木幅を重要なグラフの測定基準として考察する。

相関クラスタリングとその実世界での応用について学ぼう。

効率を上げるために新しいアプローチでグラフのカウント問題を簡単にする。

この記事では、ネットワーク理論におけるクラスタリング係数とクリーク数について探っていくよ。

NSBMがラベルのないネットワークを分析して、コミュニティを効果的に検出する方法を学ぼう。

複雑な関係の中でバランスの取れたバタフライを特定する新しい方法。

ソーシャルネットワークを通じて影響がどのように広がるかを見てみよう。

二部ネットワークの接続を分析するための改良されたモデル。

オンラインプロフィールで学者が共著者をどう紹介しているかを見てみよう。

さまざまなアプリケーションでグラフのつながりや特性を探ってみて。

新しいアルゴリズムがネットワークの重なり合うコミュニティの検出精度を向上させる。

つながった社会環境での治療が個人にどう影響するかを調べる。

グラフの中で最大クリークを見つける新しいアプローチを探ってる。

この記事では、グラフ内の小さな完全部分グラフを見つける方法について説明するよ。

この記事では、スケールフリーのランダムグラフにおけるエンティティ間の競争について調べる。

サイズ・ラムゼー数とそれがグラフ理論やスパース構造に与える影響を探る。

ソーシャルネットワークでのリンク予測方法を調べて、コラボレーションを強化する。

グラフ分析におけるデータの不均衡の問題に対処する方法を学ぼう。

A/Bテストでのネットワーク干渉を管理する新しいアプローチで、より良い結果を得る。

関係がデータの整理を簡単にして、分析を向上させる様子を見てみよう。

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。