NETWORK ANALYSIS
OBIETTIVI E CONTENUTI
OBIETTIVI FORMATIVI
Learning algorithms and techniques for large scale graph analytics, including centrality measures, connected components, graph clustering, graph properties for random, small-world, and scale free graphs, graph metrics for robustness and resiliency, and graph algorithms for reference problems.
Modalità didattiche
Lezioni, esercitazioni pratiche e studio a casa.
PROGRAMMA/CONTENUTO
Background su algebra lineare e probabilità.
Introduzione alle reti complesse: esempi dalla biologia, sociologia, economia, informatica.
Caratterizzazione della topologia di un network a livello globale e di singolo nodo: connettività, clustering, misure di centralità, diametro, cliques, comunità.
Modelli di grafi: reti random alla Erdos-Renyi; reti small-world e modello di Watts-Strogatz; reti scale-free e modello di crescita di Barabasi-Albert.
Metriche sui grafi per la robustezza e la tolleranza ai guasti.
Il grafo del Web: catene di Markov e random walk, algoritmi di ranking, motori di ricerca.
Processi dinamici sui grafi.
Fenomeni ed algoritmi epidemici.
Casi di studio: web, social media, modelli epidemici.
Visualizzazione di dati complessi mediante tool software
TESTI/BIBLIOGRAFIA
M. E. J. Newman, Networks: An Introduction, Oxford University Press, Oxford (2010)
D. Easley and J. Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World (http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/)
A. Barabasi: Network Science (http://barabasilab.neu.edu/networksciencebook/)
A. L. Barabasi, Link. La nuova scienza delle reti, Einaudi 2004 , introductory text (optional)
Durante il corso verranno suggeriti anche articoli scientifici.
DOCENTI E COMMISSIONI
Ricevimento: La docente riceve su appuntamento presso il DIBRIS, studio numero 231, 2 piano, Via Dodecaneso 35, Genova. In caso di didattica a distanza il ricevimento avviene su Teams. E-mail: marina.ribaudo@unige.it
Commissione d'esame
MARINA RIBAUDO (Presidente)
GIOVANNA GUERRINI
GIORGIO DELZANNO (Presidente Supplente)
LORENZO ROSASCO (Supplente)
LEZIONI
Modalità didattiche
Lezioni, esercitazioni pratiche e studio a casa.
ESAMI
Modalità d'esame
Esame orale e discussione delle esercitazioni proposte durante il corso.
Modalità di accertamento
L'accertamento delle conoscenze acquisite avviene mediante colloquio orale.
Calendario appelli
| Data | Ora | Luogo | Tipologia | Note |
|---|---|---|---|---|
| 09/06/2021 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
| 23/07/2021 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
| 09/09/2021 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
| 17/09/2021 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento | |
| 11/02/2022 | 09:00 | GENOVA | Esame su appuntamento |