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、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。

変化するデータ構造における異常検出の主要な方法と応用を発見しよう。

指数ランダムグラフを通してネットワークがどう形成されるかを見てみよう。

テクノロジーを通じて、同質性が友情やコミュニティをどう形作るかを探る。

ハイパーグラフで重要なインフルエンサーを特定する新しい方法が良い結果を示してる。

研究は複雑なグラフの関係をよりよく理解するための方法を開発している。

粘性民主は投票権を調整することでグループの意思決定を高める。

新しい方法が動的グラフの長距離依存性の理解を向上させる。

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。