Metodi e applicazioni per social networks
A.A. 2018/2019
Learning objectives
Il corso ha lo scopo di illustrare le basi teoriche, i metodi e gli algoritmi della analisi di reti. L'obiettivo finale è fornire agli studenti le capacità teoriche ed applicative per l'analisi di reti complesse con particolare riferimento alle reti sociali.
Expected learning outcomes
Non definiti
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Course syllabus and organization
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
STUDENTI FREQUENTANTI
Programma
Lezioni frontali
Modelli di rete
Elementi costituenti e loro misure
- Componenti connesse
- Grado dei nodi e reti scale-free
- Diadi e reciprocità
- Triadi e coefficiente di Clustering
- Similarità dei nodi
- Assortatività
Applicazioni
- Community detection
- Information diffusion
- Link prediction
Laboratorio
- Data gathering
- Analisi di reti sociali reali
Modelli di rete
Elementi costituenti e loro misure
- Componenti connesse
- Grado dei nodi e reti scale-free
- Diadi e reciprocità
- Triadi e coefficiente di Clustering
- Similarità dei nodi
- Assortatività
Applicazioni
- Community detection
- Information diffusion
- Link prediction
Laboratorio
- Data gathering
- Analisi di reti sociali reali
Propedeuticità
Programmazione
Programmazione web e cloud
Statistica e analisi dati
Programmazione web e cloud
Statistica e analisi dati
Prerequisiti
L'esame consiste di una prova scritta e di una prova (discussione) orale, entrambe obbligatorie.
La prova scritta punta ad accertare le conoscenze dello studente sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici e domande a risposta aperta).
La prova orale consiste nella presentazione e discussione di un progetto di analisi di una rete sociale reale.
La prova scritta punta ad accertare le conoscenze dello studente sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici e domande a risposta aperta).
La prova orale consiste nella presentazione e discussione di un progetto di analisi di una rete sociale reale.
Metodi didattici
Lezioni frontali e di laboratorio
Materiale di riferimento
STUDENTI NON FREQUENTANTI
Social Media Mining, Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, Huan Liu, Cambridge University Press, 2014
Programma
Lezioni frontali
Modelli di reti
- Introduzione alla network science
- Modelli random
Metriche e misure
- Componenti connesse
- Grado dei nodi
- Reti scale-free
- Centralità
- Coefficiente di clustering locale e globale
- Reti small-world
- Similarità tra nodi
- Assortatività
Applicazioni e algoritmi
- Community detection
- Diffusione delle informazioni
- Link prediction
Laboratorio
Data gathering
Analisi di reti sociali reali
Modelli di reti
- Introduzione alla network science
- Modelli random
Metriche e misure
- Componenti connesse
- Grado dei nodi
- Reti scale-free
- Centralità
- Coefficiente di clustering locale e globale
- Reti small-world
- Similarità tra nodi
- Assortatività
Applicazioni e algoritmi
- Community detection
- Diffusione delle informazioni
- Link prediction
Laboratorio
Data gathering
Analisi di reti sociali reali
Prerequisiti
L'esame consiste di una prova scritta e di una prova (discussione) orale, entrambe obbligatorie.
La prova scritta punta ad accertare le conoscenze dello studente sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici e domande a risposta aperta).
La prova orale consiste nella presentazione e discussione di un progetto di analisi di una rete sociale reale.
La prova scritta punta ad accertare le conoscenze dello studente sugli aspetti teorici della materia (tramite esercizi numerici e domande a risposta aperta).
La prova orale consiste nella presentazione e discussione di un progetto di analisi di una rete sociale reale.
Materiale di riferimento
Social Media Mining, Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, Huan Liu, Cambridge University Press, 2014
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 12
Laboratori: 48 ore
Lezioni: 72 ore
Lezioni: 72 ore
Professor(s)
Ricevimento:
da concordare
online
Ricevimento:
su appuntamento via email (by appointment via email)
ufficio (Celoria 18, VII piano) o online (emergenza covid)