• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2022/2023

Продвинутая сетевая аналитика и моделирование

Язык: русский
Кредиты: 5
Контактные часы: 64

Программа дисциплины

Аннотация

В рамках этого курса будут рассмотрены продвинутые и современные методы анализа сетевых данных. Слушатели научатся моделировать структуру сложных сетей и динамику их развития, в частности используя модели социального выбора, социального влияния и сетевой эволюции. В курсе будет сделан упор анализ реальных данных, понимание достоинств и недостатков разных сетевых моделей и их применения для решения задач. Курс предполагает выполнение 7 коротких тестов и 6 семинарских заданий, а также выполнение и презентацию итогового проекта по анализу сетевых данных.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Развить у студентов понимание продвинутых методов сетевой аналитики, а также навыков их применения для решения исследовательских задач.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знать основные модели сетевой эволюции и способы их построения и оценки
  • Знать основные модели социального выбора и способы их построения и оценки
  • Знать продвинутые способы обнаружения сообществ в социальных сетях
  • Знать продвинутые характеристики структуры социальных сетей
  • Уметь делать выводы о структуре социальных сетей, используя измеримые сетевые характеристики
  • Уметь работать с мультиплекс, многомодальными, и многоуровневыми сетями
  • Уметь формулировать и отвечать на исследовательские вопросы с помощью моделей сетевой эволюции
  • Уметь формулировать и отвечать на исследовательские вопросы с помощью моделей социального выбора
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Моделирование процессов с помощью подхода Монте-Карло
  • Модели построения социальных сетей
  • Кластеризация сети и блокмоделинг
  • Модели социального влияния
  • Продвинутые способы изучения сетевой структуры
  • Продвинутые способы обнаружения сообществ в социальных сетях
  • Продвинутые сетевые статистики
  • Работа с направленными сетями
  • Работа с разными типами сетевых данных
  • Модели социального выбора I - ERGM
  • Модели социального выбора II - Многоуровневый ERGM, Ego-ERGM
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Итоговый проект
  • неблокирующий Промежуточное домашнее задание
  • неблокирующий 10 Промежуточных тестов
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2022/2023 учебный год 4 модуль
    0.3 * Промежуточное домашнее задание + 0.3 * 10 Промежуточных тестов + 0.4 * Итоговый проект
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Carrington, P. J., Scott, J., & Wasserman, S. (2005). Models and Methods in Social Network Analysis. Cambridge: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=132264
  • Nooy, W. de, Mrvar, A., & Batagelj, V. (2005). Exploratory Social Network Analysis with Pajek. New York: Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=138973

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Newman, M. E. J. (2010). Networks : An Introduction. Oxford: OUP Oxford. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=nlebk&AN=458550