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Novo framework melhora a seleção de dados e a limpeza de gráficos em ambientes barulhentos.

Examina a complexidade de problemas chave de gráfico com parâmetros específicos.

Explorando novas maneiras de lidar de forma eficiente com o problema de dominação em grafos complexos.

Este estudo examina as preocupações sobre privacidade em aprendizagem de representação de gráficos e ataques de reconstrução de arestas.

Um novo método oferece insights mais claros sobre as previsões da GNN sem treinamento extra.

O modelo A2GNN melhora o desempenho na adaptação do conhecimento gráfico em diferentes domínios.

HPLC melhora a previsão de links em grafos através da seleção de marcos e agrupamento.

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Aprenda sobre gráficos, excentricidade, centralidade e suas aplicações.

Uma nova abordagem melhora a precisão da previsão de links usando uma mistura de modelos de especialistas.

Uma visão geral da conectividade de subgrafos e oráculos de sensibilidade em gráficos dinâmicos.

Esse artigo examina um método para avaliar a incerteza em estatísticas de rede.

Investigando métodos para entender sistemas desconhecidos através de informações parciais.

Essa pesquisa analisa as condições para ciclos de Hamilton soltos em hipergrafos aleatórios.

HeiStreamE e FreightE lidam com a partição de arestas em grandes grafos de forma eficiente.

Aumentação de hiperaresta melhora as GNNs ao captar relações complexas nos dados.

Um método pra encontrar o caminho mais curto levando em conta falhas nas estradas.

Uma visão geral de como aproximar triângulos em gráficos dentro de redes distribuídas.

Explorando as complexidades de manter as features da comunidade enquanto reduz o tamanho da rede.

Analisando as complexidades de conectar pontos em um gráfico sem caminhos se sobrepondo.

Um olhar sobre o papel dos números de Turan e Ramsey em hipergrafos.

Um novo método melhora a compreensão da rede ao combinar características dos nós com a estrutura.

Explore as dinâmicas dos pontos em hipergráficos através de conexões estratégicas.

Apresentando um método pra melhorar previsões em ambientes de dados de gráfico que mudam.

O GSL-LPA melhora a detecção de comunidades em grandes redes mantendo a conectividade.

Um novo método pra comparar gráficos temporais de forma eficiente.

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Um novo modelo melhora a previsão de links em redes sociais multiplex.

Explorando as complexidades e a importância dos dígrafos em diferentes contextos.

Analisando gráficos orientados quádruplos e suas propriedades de simetria.

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Um novo método simplifica o estudo de grafos geométricos aleatórios para conseguir entendimentos mais profundos.

Explorando as aplicações e algoritmos de arborescências de abrangência mínima em várias áreas.

Novos métodos revelam estruturas comunitárias em redes, melhorando a compreensão em várias áreas.

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