cs.SI」カテゴリーアーカイブ

From Skepticism to Acceptance: Simulating the Attitude Dynamics Toward Fake News

要約 デジタル時代において、ソーシャルネットワークを介したフェイクニュースや噂の … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.SI | From Skepticism to Acceptance: Simulating the Attitude Dynamics Toward Fake News はコメントを受け付けていません

Link Prediction for Social Networks using Representation Learning and Heuristic-based Features

要約 ソーシャル ネットワークの規模と関連性は飛躍的に増大しており、広範な洞察を … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI | Link Prediction for Social Networks using Representation Learning and Heuristic-based Features はコメントを受け付けていません

Variational Inference of Parameters in Opinion Dynamics Models

要約 社会現象の研究にはエージェントベース モデル (ABM) が頻繁に使用され … 続きを読む

カテゴリー: cs.CY, cs.LG, cs.SI, stat.ML | Variational Inference of Parameters in Opinion Dynamics Models はコメントを受け付けていません

SocialPET: Socially Informed Pattern Exploiting Training for Few-Shot Stance Detection in Social Media

要約 スタンス検出は、ターゲットに対するソーシャル メディア投稿の視点を「好意」 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CL, cs.SI | SocialPET: Socially Informed Pattern Exploiting Training for Few-Shot Stance Detection in Social Media はコメントを受け付けていません

A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges

要約 グラフ構造化データは、ソーシャル ネットワーク分析、生化学、金融詐欺検出、 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.IR, cs.LG, cs.SI | A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges はコメントを受け付けていません

Optimal Inference in Contextual Stochastic Block Models

要約 文脈的確率ブロック モデル (cSBM) は、グラフと高次元ノード情報の両 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.SI | Optimal Inference in Contextual Stochastic Block Models はコメントを受け付けていません

Attacks on Node Attributes in Graph Neural Networks

要約 グラフは、現代のソーシャル メディアやリテラシー アプリケーションで普及し … 続きを読む

カテゴリー: cs.CR, cs.LG, cs.SI | Attacks on Node Attributes in Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません

A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs

要約 最近の研究では、GNN と拡散プロセスとの関係が明らかになり、多くの拡散ベ … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.SI | A Generalized Neural Diffusion Framework on Graphs はコメントを受け付けていません

Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and Prompting

要約 グラフ中心のタスクにおいて重要なステップであるグラフ表現学習は、大きな進歩 … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.SI | Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and Prompting はコメントを受け付けていません

Characterizing Graph Datasets for Node Classification: Homophily-Heterophily Dichotomy and Beyond

要約 同類性とは、エッジが類似したノードを接続する傾向を表すグラフ特性であり、そ … 続きを読む

カテゴリー: cs.DM, cs.LG, cs.SI, math.PR | Characterizing Graph Datasets for Node Classification: Homophily-Heterophily Dichotomy and Beyond はコメントを受け付けていません