グラフ理論

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グラフデータのDiffusion Modelsの概要とアルゴリズム及び実装例について

グラフデータのDiffusion Modelsの概要 グラフデータのDiffusion Modelsは、ネットワーク上で情報や影響がどのように広がるかをモデル化する手法であり、ソーシャルネットワークやネットワー...
アルゴリズム:Algorithms

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)の概要とアルゴリズム及び実装について

TIME-SI (Time-aware Structural Identity)について TIME-SI(Time-aware Structural Identity)は、時間に関連する情報を考慮に入れてネット...
アルゴリズム:Algorithms

MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)の概要とアルゴリズム及び実装例について

MAGNA (Maximizing Accuracy in Global Network Alignment)について MAGNAは、生物学的ネットワークにおいて、異なる種類のノード(たとえば、タンパク質や遺伝...
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Dynamic Graph Neural Networks(D-GNN)の概要とアルゴリズム及び実装例について

Dynamic Graph Neural Networks(D-GNN)について Dynamic Graph Neural Networks(D-GNN)は、動的なグラフデータに対処するために設計されたグラフ...
アルゴリズム:Algorithms

時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 時間予測モデルを用いた時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析は、グラフデータ内の時間的なパターン、トレンド、予測を理解するために使用される。...
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IsoRankNの概要とアルゴリズム及び実装例について

IsoRankNの概要 IsoRankNは、ネットワークアラインメント(Network Alignment)のためのアルゴリズムの一つで、ネットワークアラインメントは、異なるネットワーク間の対応する頂点のマッピ...
アルゴリズム:Algorithms

ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ネットワークアライメントによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ネットワークアライメントは、異なるネットワークやグラフ間で類似性を見つけ、それらをマッピングし合わせる技術であり、時間的な変化を考慮に入...
アルゴリズム:Algorithms

ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ダイナミックグラフ埋め込みによる時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ダイナミックグラフ埋め込み(Dynamic Graph Embedding)は、時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析のための強力...
アルゴリズム:Algorithms

ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析

ダイナミックモジュール検出による時間的な変化を考慮に入れるグラフデータ解析 ダイナミックモジュール検出は、時間的な変化を考慮に入れたグラフデータ解析の手法の一つであり、この手法は、ダイナミックネットワーク内でコ...
アルゴリズム:Algorithms

高次元のデータを次元削減技術(例: t-SNE、UMAP)を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について

高次元のデータを次元削減技術(例: t-SNE、UMAP)を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法について 高次元のデータを次元削減技術を使用して低次元にプロットし、可視化を容易にする手法は、デ...
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