Структурный анализ и визуализация сетей

Общие сведения

• Семестр: 9 (пятый курс)
• Форма контроля: экзамен
• Формат курса: онлайн

Курс вводит студентов в новую и активно развивающуюся 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, став по-настоящему междисциплинарным. Несмотря на многообразие процессов, которые порождают сети, а также объектов и отношений, которые служат узлами и ребрами в этих сетях, все сети обладают общими статистическими и структурными свойствами.

В ходе курса будут рассмотрены 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.

Команда курса

• Илья Макаров, преподаватель курса
• Никита Северин, преподаватель курса

План курса

1. Описательный анализ сетей

• Ведение в науку о сетях

• Степенной закон и scale-free сети

• Случайные графы и модели формирования сетей

• Метрики центральностей узлов

• Анализ структурных свойств сетей

• Сообщества в сетях

2. Процессы в сетях

• Модели распространения эпидемий в сетях

3. Введение в машинное обучение на структурных данных

• Методы построения векторных представлений сетей

• Графовые нейронные сети

• Графы знаний

Важные ссылки

• Регистрация на курс
• Чат курса

Материалы

• Видео занятий и призентации

Критерии получения оценки

Оценивание происходит по трем видам работ:

- домашние задания, - соревнования, - индивидуальный проект по анализу социальной сети.

Итоговая оценка = 0.3 * ДЗ + 0.4 * Соревнования + 0.3 * Проект

Экзамен

Письменный экзамен по пройденным темам проводится среди студентов с итоговой оценкой ниже 3. В этом случае итоговая оценка определяется по результатам экзамена.