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Forman-Ricci curvature and persistent homology of unweighted complex networks
Forman-Ricci curvature and persistent homology of unweighted complex networks
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新TRicci框架稀疏化时间图以实现高效学习
研究人员开发了一个名为TRicci的新框架，以解决从大型、密集且快速变化的时间图中学习的计算挑战。该方法将Forman-Ricci曲率扩展到有向加权时间图，考虑了结构支持、时间近度和局部交互竞争。在交易网络和基准数据集上的实验表明，TRicci可以将时间图稀疏化约80%，同时将训练和推理时间减少超过55%，而不会显著影响预测性能。
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离散Ricci曲率提供轻量级蛋白质折叠分类方法
研究人员开发了一种利用蛋白质接触图上的离散Ricci曲率进行蛋白质折叠分类的新方法。该方法生成一个轻量级的22维特征向量，在基准数据集上的表现优于ESM-2等大型预训练蛋白质语言模型嵌入。将Ricci曲率与持久同调相结合进一步提高了性能，表明可解释的图描述符可以作为某些生物学任务中复杂语言模型的实用替代方案。