Social network analysis

A.A. 2020/2021
6
Crediti massimi
40
Ore totali
SSD
INF/01
Lingua
Inglese
Obiettivi formativi
The learning objective of the course is provide students with the main concepts, methods and algorithms of social network analysis.
Risultati apprendimento attesi
At the end of the course students will be able to design and carry out large-scale social network analysis studies.
Programma e organizzazione didattica

Edizione unica

Responsabile
Periodo
Primo trimestre
Lezioni sincrone per la maggior parte, asincrone in casi specifici.
Prerequisiti
E' richiesta la conoscenza delle nozioni fondamentali di matematica discreta, matematica del continuo, statistica e programmazione.
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame consiste di una prova orale, che verte sugli argomenti trattati durante l'insegnamento.
Al termine della prova orale viene formulata la valutazione complessiva, espressa in trentesimi, tenendo conto dei seguenti parametri: grado di conoscenza degli argomenti, capacità di applicare le conoscenze alla risoluzione di problemi concreti, capacità di ragionamento critico, chiarezza espositiva e proprietà di linguaggio.
Unit 1
Programma
Nozioni di base di teoria dei grafi
Strategie di visita di rete a confronto.
Il web e i social media
Raccolta di informazioni e crawler.
Misure di centralità di reti.
Metodi didattici
Lectures
Materiale di riferimento
Il materiale didattico è a cura del docente e viene pubblicato periodicamente sul sito del corso
Unit 2
Programma
Modelli di rete
Grado dei nodi e reti scale-free
Diadi e reciprocità
Triadi e coefficiente di clustering
Similarità dei nodi
Assortatività
Community detection
Information diffusion
Metodi didattici
Lezioni frontali
Materiale di riferimento
Social Media Mining, Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi, Huan Liu, Cambridge University Press, 2014
Moduli o unità didattiche
Unit 1
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 3
Lezioni: 20 ore

Unit 2
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 3
Lezioni: 20 ore

Siti didattici
Docente/i
Ricevimento:
su appuntamento via email (by appointment via email)
ufficio (Celoria 18, VII piano) o online (emergenza covid)