ソーシャルネットワーク に関する最新の記事

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。

バイクリックがネットワークやデータの隠れたつながりを明らかにするのを発見しよう。

ランダムウォークがネットワークや社会グループの重要なつながりを明らかにする方法を探ってみよう。

さまざまな関係がコミュニケーションや情報の広がりにどう影響するか探ってみよう。

THESAURUSは、セマンティックプロトタイプと構造を使ってグラフクラスタリングを改善する。

ストリーミングデータでの蝶のカウントに新しいアプローチを取り入れることで、精度と効率が向上したよ。

複雑な空間のランダムな接続について、シンプルな概念を使ったガイド。

新しい方法がリンク予測攻撃戦略を改善し、セキュリティの欠陥を浮き彫りにしてる。

動的グラフと集合管理のためのアルゴリズムについての深掘り。

ネットワークのリノーマライゼーションが複雑なシステムを簡単に分析する手助けをする方法を学ぼう。

動的グラフと対照学習がデータに対する理解をどう変えるかを探ってみよう。

差分プライバシーが個人データを守りながら意思決定をどう助けるかを探ってみて。

新しい方法がグラフニューラルネットワークを改善して、より良い洞察を提供する。

新しい方法がハイパーグラフの独立集合を理解するのを助けてるよ。

グラフ理論におけるスパース誘導部分グラフの複雑さと応用を探ろう。

グラフの共有構造がいろんな分野での洞察をどう明らかにするかを発見しよう。

情報と誤情報が金融市場や投資判断にどんな影響を与えるか探ってみよう。

複雑なネットワークでつながりが時間とともにどう進化するかを発見しよう。

限られた情報がセミスーパーバイズド学習を使ったノード分類にどう役立つかを学ぼう。

DG-Genがどのように動的なグラフ生成と分析を変革するか探ってみよう。

共変量や隠れた要因を通じて、さまざまなネットワークでどのように関係が形成されるかを探ろう。

ハイパーグラフがグループの関係性やコミュニティ構造に対する見方をどう変えるかを探ってみて。

ランダムグラフの興味深い世界とその実生活での応用を発見しよう。

サイレンサー・フレームワークは、ノイズの中でコミュニティ検出を強化して、正確なネットワーク分析を実現する。

新しい方法が、不完全な情報でネットワークの動作を予測する方法を明らかにした。

研究者たちが複雑な問題を解決して、完璧な社交イベントを企画する方法を学ぼう。

さまざまな分野でマルチビュークラスタリングの結果を改善する新しい戦略を見つけよう。