Zobrazeno 1 - 10
of 187
pro vyhledávání: '"Large-scale graph"'
Publikováno v:
Complex & Intelligent Systems, Vol 10, Iss 1, Pp 1303-1318 (2023)
Abstract The development of the Internet and big data has led to the emergence of graphs as an important data representation structure in various real-world scenarios. However, as data size increases, computational complexity and memory requirements
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/945a391d019049618f2df45390fbda2b
Publikováno v:
Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications, Vol 12, Iss 1, Pp 1-14 (2023)
Abstract Graph representation learning has made significant strides in various fields, including sociology and biology, in recent years. However, the majority of research has focused on static graphs, neglecting the temporality and continuity of edge
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/2fcdfa4d2bf74edc87e66fe5fd66b54d
Publikováno v:
Complex & Intelligent Systems, Vol 9, Iss 4, Pp 4159-4167 (2022)
Abstract The shortest path problem (SPP) is a classic problem and appears in a wide range of applications. Although a variety of algorithms already exist, new advances are still being made, mainly tuned for particular scenarios to have better perform
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/142826409f4d425fb4504dd3e71ce997
Autor:
Chuangchuang Sun
Publikováno v:
Mathematics, Vol 11, Iss 21, p 4413 (2023)
We investigate a class of challenging general semidefinite programming problems with extra nonconvex constraints such as matrix rank constraints. This problem has extensive applications, including combinatorial graph problems, such as MAX-CUT and com
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/b51a3ed6d88344239f831cf8a3e4c8b5
Autor:
Duong Thi Thu Van, Muhammad Numan Khan, Tariq Habib Afridi, Irfan Ullah, Aftab Alam, Young-Koo Lee
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 21684-21700 (2022)
Deep learning has recently been shown to be effective in uncovering hidden patterns in non-Euclidean space, where data is represented as graphs with complex object relationships and interdependencies. Because of the implicit data dependence in the bi
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/4be8e562ee5c41218f584e1235eb360e
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 10, Pp 46796-46807 (2022)
Graph Neural Networks have drawn tremendous attention in the past few years due to their convincing performance and high interpretability in various graph-based tasks like link prediction and node classification. With the ever-growing graph size in t
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/1ee3a195f8264bd29bba085e5b70c04a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.