Аспирантура
2022/2023




Сетевые модели
Статус:
Курс по выбору
Направление:
09.06.01. Информатика и вычислительная техника
Когда читается:
2-й курс, 1 семестр
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Калягин Валерий Александрович
Язык:
русский
Кредиты:
8
Контактные часы:
20
Программа дисциплины
Аннотация
Дисциплина «Сетевые модели» нацелена на развитие способностей проводить теоретические и экспериментальные исследования в области анализа сетевых структур. Рассматриваются классические и современные модели случайных графов, модели социальных сетей, сетевые модели финансовых рынков. Важное место в дисциплине уделено современным сетевым моделям информационного поиска. Теоретические положения закрепляются практическими навыками работы с сетевыми моделями с использованием реальных данных. В результате освоения дисциплины аспиранты систематизируют свои знания в области сетевых моделей, осваивают современные методы анализа сетевых структур и их приложения, приобретают навык работы с научной литературой.
Цель освоения дисциплины
- Целью освоения дисциплины является знакомство обучающихся с современными методами анализа сетевых моделей В результате освоения дисциплины аспирант должен: Знать: основные положения построения и анализа сетевых моделей. Уметь: использовать полученные знания в своей научной и педагогической деятельности Иметь навыки (приобрести опыт): работы с литературой, разработки компьютерных программ сетевого анализа.
Планируемые результаты обучения
- Уметь анализировать модели случайных графов и выбирать подходящую модель по близости основных характеристик.
- Уметь анализировать сети и выбирать адекватный алгоритм поиска сообществ в сети.
- Уметь анализировать сложные сети, выделять сеттевые структуры и оценивать неопределенность идентификации сетевых структур
- Уметь анализировать социальные сети, выбирать и обосновывать метод анализа, выбирать и обосновывать модель социальной сети.
Содержание учебной дисциплины
- Случайные графы
- Поиск сообществ в сетях
- Модели социальных сетей
- Сетевые структуры фондовых рынков
Элементы контроля
- ЭкзаменБеседа с аспирантом по основным теоретическим положениям дисциплины.
- Домашнее заданиеАнализ случайных графов с предпочтительным присоединением.
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
- Dehmer, M., & Basak, S. C. (2012). Statistical and Machine Learning Approaches for Network Analysis. Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=465414
- Kadry, S., & Al-Taie, M. Z. (2014). Social Network Analysis : An Introduction with an Extensive Implementation to a Large-scale Online Network Using Pajek. Oak Park, IL: Bentham Science Publishers. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=694016
- Scott, J. (DE-588)132315661, (DE-576)299070239. (2009). Social network analysis : a handbook / John Scott. Los Angeles [u.a.]: Sage. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edswao&AN=edswao.307646734
Рекомендуемая дополнительная литература
- Fu, X., Luo, J.-D., & Boos, M. (2017). Social Network Analysis : Interdisciplinary Approaches and Case Studies. Boca Raton, FL: CRC Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1499393
- Lee, H., & Sohn, I. (2015). Fundamentals of Big Data Network Analysis for Research and Industry. Chichester, UK: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1100477
- Luke, D. A. (2015). A User’s Guide to Network Analysis in R. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1114415
- Mohammed Zuhair Al-Taie, Seifedine Kadry (2017) Python for Graph and Network Analysis. Springer International Publishing AG. https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-53004-8.pdf
- 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
- Palumbo, F., International Federation of Classification Societies, Montanari, A., & Vichi, M. (2017). Data Science : Innovative Developments in Data Analysis and Clustering. Cham: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1548455
- Колчин, В. Ф. Случайные графы : учебное пособие / В. Ф. Колчин. — 2-е изд. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 256 с. — ISBN 5-9221-0486-1. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/59361 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.