Um novo modelo melhora a disseminação de influência nas redes sociais de forma eficiente.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
Um novo modelo melhora a disseminação de influência nas redes sociais de forma eficiente.
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Um olhar sobre novas maneiras de entender como ideias e tecnologias se espalham.
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Uma nova abordagem para a incorporação de grafos melhora a análise de dados através de conceitos de força física.
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Um novo framework melhora a precisão na previsão de hiperedges usando agregação consciente do contexto e aprendizado auto-supervisionado.
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Um novo estimador melhora a análise de como os produtos se espalham nas comunidades.
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Esse artigo apresenta um método pra avaliar os efeitos do tratamento, levando em conta as interações entre os participantes.
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Um olhar sobre como estados fora do equilíbrio impactam processos biológicos e interações.
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Um olhar sobre métodos para alinhar gráficos e sua importância em várias áreas.
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Um novo modelo melhora como as redes ganham conexões com o tempo.
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Explore novas maneiras de melhorar a eficiência e a precisão do agrupamento por correlação.
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Um novo sistema permite o processamento rápido de grafos temporais em máquinas únicas.
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Este artigo fala sobre como as mudanças nas conexões afetam a disseminação de informações nas redes.
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Um novo framework melhora as GNNs pra resolver de boa os problemas de oversmoothing.
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Esse artigo estuda cliques máximas em vários modelos de redes aleatórias.
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Aprenda como os processos de Hawkes explicam interações de eventos em várias áreas.
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Esse artigo examina as conexões em grafos de amigos e estranhos e suas implicações.
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Uma olhada nas funções de trânsito e seu papel em sistemas de agrupamento.
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Como as estruturas de rede afetam o compartilhamento de opiniões e a precisão das crenças.
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Um novo método melhora o agrupamento de dados ao considerar relações complexas.
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Uma olhada nas relações, suas propriedades e aplicações práticas.
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Um algoritmo pra estimar o grau de difusão em fluxos de gráficos em tempo real.
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Explora a Difusão de Gráfico Latente, uma abordagem unificada para várias tarefas de gráfico.
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Analisando a evolução da justiça nas recomendações de redes sociais ao longo do tempo.
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Um método pra prever informações faltando em nós de grafo usando estruturas locais.
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Explore como hipergrafos capturam relacionamentos complexos em redes sociais e biologia.
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Apresentando desvio de mensagens pra melhorar a representação de ciclos em gráficos.
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Apresentando um novo modelo pra prever conexões em vários tipos de grafo.
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Explore como vértices sedentários impactam o fluxo de informação em redes.
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Um novo método que simplifica o aprendizado de grafos usando atenção.
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Um estudo sobre como LLMs formam conexões em redes sociais e profissionais.
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Um método novo pra encontrar plexos máximos de forma eficiente em grandes conjuntos de dados.
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Um olhar sobre como hipergrafos melhoram nossa compreensão do fluxo de informação em redes sociais.
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O SPMiner usa aprendizado de máquina pra detectar padrões de subgrafos de forma eficiente em redes complexas.
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Explorando as complexidades de manter as features da comunidade enquanto reduz o tamanho da rede.
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Um novo método pra estudar gráficos que estão mudando e as relações ao longo do tempo.
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Explorando o papel da entropia na teoria dos hiper-grafons e suas aplicações.
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Explorando métodos de privacidade diferencial local para análise segura de grafo.
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Um novo modelo pra analisar como os preconceitos afetam as opiniões nas redes sociais.
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Um novo método melhora a compreensão da rede ao combinar características dos nós com a estrutura.
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Analisando relacionamentos em gráficos e suas propriedades de homologia.
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