Metodi e applicazioni per social networks
A.A. 2018/2019
Obiettivi formativi
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.
Risultati apprendimento attesi
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.
Programma e organizzazione didattica
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
Docente/i
Ricevimento:
da concordare
online
Ricevimento:
su appuntamento via email (by appointment via email)
ufficio (Celoria 18, VII piano) o online (emergenza covid)