Магистратура 2021/2022

Структурный анализ и визуализация сетей

Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»

Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»

Статус: Курс по выбору (Финансовые технологии и анализ данных)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент анализа данных и искусственного интеллекта

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Жуков Леонид Евгеньевич, Макаров Илья Андреевич, Поздняков Виталий Витальевич

Прогр. обучения: Финансовые технологии и анализ данных

Язык: английский

Кредиты: 5

Контактные часы: 44

Course Syllabus

Abstract

Курс «Структурный анализ и визуализация сетей» вводит студентов в новую и активно развивающуюся междисциплинарную область наук о сетевых структурах. Начиная с исследований социальных сетей социологами, данное направление привлекло внимание физиков, ученых в области компьютерных наук, экономистов, вычислительных биологов, лингвистов и других, и стало по-настоящему междисциплинарной областью изучения. Несмотря на разнообразие процессов, которые образуют сети, а также объекты и отношения, которые служат узлами и ребрами в этих сетях, все сети обладают общими статистическими и структурными свойствами. Взаимодействие между порядком и беспорядком создает сложные сетевые структуры, которые находятся в центре внимания исследования. В ходе курса мы рассмотрим методы статистического и структурного анализа сетей, модели формирования и эволюции сети, развития процессов в сети, а также методы машинного обучения на структурных данных. Особое внимание будет уделено практическому анализу и визуализации реальных сетей с использованием современных программных средств.

Learning Objectives

• Целями обучения на курсе «Структурный анализ и визуализация сетей» являются ознакомление учащихся с новой быстро развивающейся областью сетевых наук и предоставление практического опыта в анализе сетевых данных реального мира.

Expected Learning Outcomes

• быть способными анализировать сетевые данные реального мира
• знать основные понятия и терминологию, используемые в науке о сетях
• знать основные понятия и терминологию, используемые в науке о сетях
• понимать основополагающие принципы сетевой̆ структуры и эволюции сетей
• уметь разрабатывать математические модели сетевых процессов

Course Contents

• Введение в науку о сетях
• Степенной закон и scale-free сети
• Случайные графы
• Модели формирования сетей
• Метрики центральностей узлов
• Анализ структурных свойств сетей
• Алгоритмы разделения графов
• Сообщества в сетях
• Отсекающие модели распространения эпидемий
• Распространение эпидемий в сетях
• Каскады и распространение влияния в сетях
• Модели классификация вершин
• Модели предсказания связей
• Методы векторизации сетей
• Графовые нейронные сети
• Графы знаний

Assessment Elements

• Домашние задания
  Для каждого домашнего задания устанавливается жесткий крайний срок. После дедлайна, решения не принимаются.
• Квизы
  Время выполнения каждого квиза — 5-10 минут. Квизы представляют собой короткие тесты на проверку материала прошлых лекций
• Соревнования
  Соревнования проводятся в формате, приближенному к Kaggle. Для каждого соревнования выдаются пороговые метки. Студенты соревнуются друг с другом внутри групп, прошедших пороговые метки
• Проект анализа социальной сети
  Работа над проектом выполняется индивидуально каждым студентом и включает в себя сбор данных, анализ и представление результатов. Оценивание проекта происходит во время защиты. Перед защитой студенты присылают исходный код и слайды презентации. Студенты, которые не отправили код и презентацию до истечения крайнего срока, не допускаются к защите и получают 0 баллов. При оценке учитывается сложность анализа, качество представления и ясность интерпретации результатов
• Экзамен
  Экзамен проводится в письменном в виде по всем пройденным темам

Interim Assessment

• 2021/2022 4th module
  0.166 * Соревнования + 0.168 * Экзамен + 0.333 * Домашние задания + 0.25 * Квизы + 0.083 * Проект анализа социальной сети

Bibliography

Recommended Core Bibliography

• Network science, Barabasi, A.-L., 2019
• Social and economic networks, Jackson, M. O., 2008

Recommended Additional Bibliography

• Chwe, M. S.-Y. (2000). Communication and Coordination in Social Networks. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.AE115D69
• IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS, SPECIAL ISSUE ON VISUAL ANALYTICS 1 Visual Analysis of Large Heterogeneous Social Networks by Semantic and Structural Abstraction. (n.d.). Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.63955D2C
• Структурный анализ самоорганизующихся систем: Монография / Алдонин Г.М. - Краснояр.:СФУ, 2017. - 344 с.: ISBN 978-5-7638-3471-0