Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Couvre le polynôme d'indépendance d'un graphe de dépendance et des concepts connexes tels que la coloration du graphe et les propriétés du graphe dirigé.
Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.
