Explore como hipergrafos capturam relacionamentos complexos em redes sociais e biologia.
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Ciência de ponta explicada de forma simples
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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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Apresentando a Rede de Atenção Gráfica Direcional pra melhorar o aprendizado de nós em gráficos complexos.
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Uma nova abordagem para adaptação de domínio de grafos sem precisar de dados rotulados.
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Um novo modelo melhora a previsão de links em redes sociais multiplex.
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Aprenda como triângulos em redes revelam conexões e melhoram a análise.
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Esse artigo analisa como as diferenças impactam a formação da opinião em grupo.
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Uma nova perspectiva sobre como agrupar pontos em gráficos para ter clusters equilibrados.
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Esse estudo explora como a consciência de topologia afeta o desempenho e a justiça das Redes Neurais Gráficas.
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Descubra como os relacionamentos evoluem com o tempo com redes temporais.
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Esse estudo foca nos efeitos da memória pra melhorar a detecção de comunidades em redes que tão mudando.
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Um método multi-objetivo pra maximizar a influência levando em conta vários fatores.
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Esse estudo analisa como as redes crescem usando métodos de conexão por agrupamento.
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Explore como a coloração impacta a matemática e suas aplicações no mundo real.
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Explorando atribuições de papéis em gráficos e suas aplicações em várias áreas.
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Um olhar sobre as complexidades de identificar subgrafos mais densos em várias estruturas de grafo.
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Uma nova forma de estimar efeitos causais em redes sociais.
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Examinando métodos para transformar gráficos em cliques de tamanho igual.
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Um novo método melhora a previsão de links ao lidar com dados barulhentos e incompletos.
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Um novo método identifica padrões incomuns em redes em evolução pra melhorar a detecção de anomalias.
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Uma olhada em como manter uma conectividade forte em grafos direcionados através da partição.
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Uma estrutura melhora as recomendações de próximo ponto de interesse usando modelos de linguagem grandes e dados contextuais.
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Um olhar sobre como o fogo se espalha pelas redes e sua importância na dinâmica social.
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O GLAD melhora a geração de gráficos por meio de um espaço latente discreto e pontes de difusão.
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Estudo revela métodos para inferir dados apesar dos desafios de corrupção maliciosa.
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Analisando como as conexões moldam as dinâmicas sociais nas redes.
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