Análise de Redes Sociais e de Informação

Código:

PRODEI040

Sigla:

ARSI

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Sistemas Inteligentes

Ocorrência: 2022/2023 - 2S

Ativa?	Sim
Página Web:	https://www.dcc.fc.up.pt/~pribeiro/aulas/arsi2223/
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Informática
Curso/CE Responsável:	Programa Doutoral em Engenharia Informática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
PRODEI	3	Plano de estudos Oficial	1	-	6	28	162

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

As redes são uma ferramenta fundamental para modelar sistemas complexos sociais (e também outros, como sistemas biológicos). Tendo também em conta a emergente disponibilidade de dados de larga escala de redes, esta unidade curricular foca-se na análise destas redes, o que acarreta múltiplos desafios computacionais, algorítmicos e de modelação. Irá cobrir investigação recente na estrutura e anaĺise  destas redes, bem como modelos e algoritmos que possam abstrair as suas principais propriedades.

Resultados de aprendizagem e competências

No final do curso os estudantes deverão ser capazes de:
- Explicar os principais conceitos e técnicas de análise de redes sociais;
- Aplicar uma série de técnicas para a caracterização da estrutura das redes;
- Definir metodologias para a análise de redes explícitas e implícitas em vários contextos de aplicação;
- Demonstrar conhecimento investigação recente na área e apresentar competências na escrita e apresentação de trabalhos científicos.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

- Introdução e fundamentos: a emergência de uma ciência das redes; conceitos fundamentais de teoria de grafos; representações de redes em computador; algoritmos clássicos de grafos.

- Métricas e propriedades estruturais básicas: distribuição de graus, caminhos e diâmetro, coeficiente de clustering, medidas de centralidade (betweenness, closeness, eigenvector, ...).

- Visualização de redes: formatos; desenho de grafos, algoritmos para layout, análise exploratória com recurso a visualização.

- Propriedadas comuns e modelos de redes: redes aleatórias e modelo Erdös-Rényi; propriedade “small-world” e modelo de Watts-Strogatz; propriedade “scale-free” e modelo de Albert-Barabsi; outros modelos (ex: grafos de Kronecker).

- Comunidades: algoritmos para deteção de comunidades; optimização de modularidade; comunidades com sobreposição e outras variantes.

- Padrões e subgrafos: subgrafos como unidades fundamentais; censo de subgrafos; conceito e algoritmos para descoberta de “network motifs”; distribuiçõe de graus de graphlets; redes pesadas, coloridas e outras variantes.

- Análise de links: ranking de nós, algoritmos HITS, Pagerank e variantes.

- Propagação em redes: fluxo de informação; influência; epidemologia e modelos de propagação.

- Breve introdução a outros tópicos: o papel da amostragem; algoritmos paralelos; sistemas e bases de dados orientadas a grafos; previsão de ligações; alinhamento de redes; análise do papel de um nós; redes temporais; redes multi-camada; ...

Bibliografia Obrigatória

David Easley and Jon Kleinberg; Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, Cambridge University Press, 2010. ISBN: 9780521195331 (http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/)
Albert-László Barabási; Network Science (http://networksciencebook.com/)

Bibliografia Complementar

Stanley Wasserman, katherine Faust; Social network analysis. ISBN: 978-0-521-38707-1
R. A. Hanneman and M. Riddle ; Introduction to social network methods, University of California, Riverside, 2005 (http://faculty.ucr.edu/~hanneman/)
Mark Newman; Networks, Oxford University Press. ISBN: 9780198805090

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teórico-práticas com apresentação teórica dos tópicos abordados e discussão de exemplos e casos de estudo. Resolução de pequenos problemas com aplicação das metodologias selecionadas e uso de software existente. Implementação de algoritmos selecionados. Desenvolvimento de um projeto de análise de redes. Revisão e apresentação de literatura cientifica relacionada.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho escrito	50,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	20,00
Trabalho prático ou de projeto	30,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de projeto	54,00
Frequência das aulas	54,00
Trabalho de investigação	54,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

N/A

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final (FG) é calculada da seguinte forma:

FG = 30% x HW + 20% x AP + 50% x P

HW: Trabalhos de casa
AP: Apresentação de artigo científico
P: Projecto

Provas e trabalhos especiais

N/A

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os estudantes sujeitos ao beneficio de avaliação especial estão dispensados da participação nas aulas, mas terão que cumprir os prazos de entrega dos trabalhos, projecto e artigo. Poder-se-á ajustar a data de qualquer apresentação oral caso haja incompatibilidade com o horário do estudante.

Melhoria de classificação

A melhoria de classificação poderá ser efectuada na edição seguinte da unidade curricular.