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Titlebook: Complex Networks XV; Proceedings of the 1 Federico Botta,Mariana Macedo,Ronaldo Menezes Conference proceedings 2024 The Editor(s) (if appli

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樓主: cerebral-cortex
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發(fā)表于 2025-3-27 00:12:58 | 只看該作者
Kinematic-Based Force-Directed Graph Embedding,ain the acceleration of each node. The method is intuitive, parallelizable, and highly scalable. We evaluate our method on several graph analysis tasks and show that it achieves competitive performance compared to state-of-the-art unsupervised embedding techniques.
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發(fā)表于 2025-3-27 03:04:39 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 07:57:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 10:36:23 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 14:28:33 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 19:45:06 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-031-57515-0Conference Proceedings; Graph Theory; Complex Systems; Computer Science; Data Science; Social Networks; Ne
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發(fā)表于 2025-3-27 22:38:17 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 02:49:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 08:16:51 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 11:38:09 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/978-3-662-03377-7ous) MMD model is an innovation diffusion model, similar to the Bass model, which includes four decision variables (the 4Ps of Marketing: Product, Price, Place, Promotion). We introduce the Inhomogenous MMD (IMMD) model and we conduct two separate experiments: one based on simulation and another one
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