Código: | PRODEI040 | Sigla: | ARSI |
Áreas Científicas | |
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Classificação | Área Científica |
OFICIAL | Sistemas Inteligentes |
Ativa? | Sim |
Unidade Responsável: | Departamento de Engenharia Informática |
Curso/CE Responsável: | Programa Doutoral em Engenharia Informática |
Sigla | Nº de Estudantes | Plano de Estudos | Anos Curriculares | Créditos UCN | Créditos ECTS | Horas de Contacto | Horas Totais |
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PRODEI | 11 | Plano de estudos Oficial | 1 | - | 6 | 28 | 162 |
Teórico-Práticas: | 2,00 |
Tipo | Docente | Turmas | Horas |
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Teórico-Práticas | Totais | 1 | 2,00 |
Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares | 2,00 |
Os serviços de social media dão origem a um elevado número de conteúdos gerados por utilizadores na World Wide Web. Esses conteúdos são fontes valiosas de informação e de business intelligence. Esses serviços assentam na criação de redes sociais sociais constituídas por milhões de indivíduos e organizações, que interagem on-line todos os dias através da partilha de informação. A análise dessas redes sociais é fundamental para a compreensão do comportamento dos utilizadores e da dinâmica das ligações estabelecidas.
A primeira parte do curso aborda os fundamentos da teoria dos grafos, análise de redes sociais e visualização de redes. A segunda parte aborda as propriedades estruturais e dinâmicas observadas em redes de larga escala. A parte final do curso apresenta várias aplicações de análise de redes sociais e de informação.
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.
O curso está estruturado em três partes: (I) Introdução à Análise de Redes Sociais, (II) Estrutura e Dinâmica das Redes, e (III) Análise de redes: Técnicas e Aplicações.
(I) Introduction to Social Network Analysis, (II) Network Structure and Dynamics, and (III) Mining Social and Information Networks: Techniques and Applications.
Part I - Introduction to Social Network Analysis
1. Fundamentals of graph theory: Paths and connectivity. Distance and breadth-first search. Connected components.
2. Basic social network metrics: Degree, clustering coefficient, cohesion, density, centrality measures, clique-census.
3. Exploratory network analysis: Data collection, analysis and interactive visualization.
Part II - Network Structure and Dynamics
1. Community structure: Strength of weak ties, community detection and betweeness centrality. Homophily, selection and social influence. Modularity. Graph partitioning methods.
2. The small-world phenomenon: Clustering. Milgram's small world experiment. Structure and randomness. Small world models.
3. Power laws and preferential attachment phenomena: Popularity as a network phenomenon. Rich-get-richer models and the effect of recommendation systems.
4. Cascading behaviour in networks: Cascades and clusters. Diffusion and the role of weak ties. Knowledge, thresholds, and collective action.
Part III - Mining Social and Information Networks: Techniques and Applications
1. Social web mining case studies: Analysis of explicit and implicit user interaction networks, semantic networks, folksonomies.
2. Business intelligence: Information extraction and sentiment analysis of social media streams.
3. Influence detection and expert finding: Measures of user influence. Identification of user roles and topic experts in online communities.
O curso é composto por aulas teórico-práticas, discussões, realização de trabalhos e apresentações. A avaliação baseia-se nas seguintes componentes:
1) Trabalhos de casa(HW)
2) Projecto + artigo (PP)
3) Apresentação do trabalho final (OP)
Designação | Peso (%) |
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Trabalho escrito | 100,00 |
Total: | 100,00 |
Designação | Tempo (Horas) |
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Elaboração de projeto | 54,00 |
Frequência das aulas | 54,00 |
Trabalho de investigação | 54,00 |
Total: | 162,00 |
N/A
A classificação final (FG) é calculada da seguinte forma:
FG = 20% x HW + 70% x PP + 10% x OP
HW: Trabalhos de casa
PP: Projecto + artigo
OP: Apresentação do trabalho final
N/A
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 da apresentação final caso haja incompatibilidade com a sessão de apresentações.
A melhoria de classificação poderá ser efectuada na edição seguinte da unidade curricular.