NETWORK ANALYSIS

NETWORK ANALYSIS

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iten
Codice
90530
ANNO ACCADEMICO
2020/2021
CFU
6 cfu al 1° anno di 10852 COMPUTER SCIENCE (LM-18) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE
INF/01
LINGUA
Inglese
SEDE
GENOVA (COMPUTER SCIENCE )
periodo
2° Semestre

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    

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.