ソーシャルネットワーク に関する最新の記事

方向性グラフアテンションネットワークを紹介して、複雑なグラフでのノード学習を改善するよ。

ラベル付きデータなしでグラフドメイン適応を行う新しいアプローチ。

新しいモデルがマルチプレックスソーシャルネットワークでのリンク予測を改善する。

ネットワーク内の三角形がつながりを明らかにし、分析を強化する方法を学ぼう。

この記事では、違いがグループの意見形成にどう影響するかを考察してるよ。

バランスの取れたクラスターのためのグラフにおけるポイントのグループ化を新しい視点で見る。

この研究は、トポロジー認識がグラフニューラルネットワークのパフォーマンスと公平性にどんな影響を与えるかを探ってるよ。

時間的ネットワークを使って、関係がどのように進化するかを発見しよう。

この研究は、変化するネットワークでのコミュニティ検出を良くするためのメモリー効果に注目してるんだ。

さまざまな要因を考慮しつつ、影響力を最大化するための多目的な方法。

この研究は、クラスタリングアタッチメント手法を使ってネットワークがどう成長するかを調べてるよ。

色塗りが数学やその実世界での応用にどう影響するかを探ろう。

グラフの役割割り当てとそのさまざまな分野での応用を探る。

さまざまなグラフ構造における最密部分グラフを特定する複雑さについての考察。

社会ネットワークにおける因果効果を推定する新しいアプローチ。

グラフを同じサイズのクリークに変える方法を調べてる。

新しい方法が、ノイズの多いデータや不完全なデータに対処することでリンク予測を改善する。

新しい手法が進化するネットワークの異常なパターンを特定して、異常検知を強化するんだ。

有向グラフで強い接続性を保つためのパーティショニングの方法を見てみよう。

フレームワークは、大規模言語モデルとコンテキストデータを使って次の注目ポイントのおすすめを強化します。

火がネットワークをどう広がるかと、その社会的ダイナミクスにおける重要性についての考察。

GLADは離散的潜在空間と拡散ブリッジを使ってグラフ生成を強化するよ。

研究によると、悪意のある破損の課題にもかかわらずデータを推測する方法が明らかになった。

ネットワークにおけるつながりが社会的ダイナミクスをどのように形作るかを調べる。

ネットワークのクラスター同期において、魅力的なつながりと反発的なつながりがどのように影響するかを探る。

ノード信号からグラフ構造を理解する新しいアプローチ。

さまざまなアプリケーション用のグラフカーネルを使ったサブグラフのカウントにおける革新的な手法。

複雑なデータ構造を効果的に分析するためにランダムウォークを探求中。

複雑なシステムが行動や相互作用にどんな影響を与えるか見てみよう。

グラフ理論の基本とさまざまな分野での応用を探ってみて。

グラフデータの中で重要なつながりを守りつつ、有益な情報を公開するための戦略。

新しい方法がネットワークの影響を研究する精度を向上させた。

新しいグラフクラスタリングの方法だと、クラスターの数を知らなくても柔軟にグループ化できるんだ。

自己回帰モデルを通じて進化するネットワークを理解する新しいアプローチ。

CoNHDはエッジ依存の分類を使って複雑な関係のためのハイパーグラフモデルを強化する。

新しい方法で、ノードの関係を軌道隣接を通じて調べることでネットワークの予測が向上するよ。

ソフトでハッピーな色使いとネットワークのコミュニティ検出の関係を探る。

TAGAは、広範なラベル付きデータなしでテキスト属性グラフを分析する新しい方法を提供しているよ。

動的ネットワークの接続を予測する方法と課題についての考察。

ランダム双曲線グラフが実世界のネットワークをうまく表現する方法を見つけよう。