Аналіз соціальних мереж

Опис курсу

Пришестя великих даних та доступність інформації в онлайн соціальних мережах призвело до великої зацікавленості у розумінні та прогнозуванні поведінки складних соціальних систем.

В цьому курсі буде наданий огляд деяких тем з аналізу соціальних мереж. Ми коротко обговоримо методи видобуття даних, програмне забезпечення та техніки для візуалізації мереж. Ми надамо загальні методи для опису топологій складних мереж, вимірювання центральності індивідуумів, визначення структури спільнот. Нарешті, ми дамо огляд прогнозування зв’язків та рекомендаційних технік в контексті багатьох соціальних мереж.

Теми курсу

Social Networks, Big Data, Centrality, Community Structure, Link Prediction, Classification.

Інструментарій

Python, SciPy, Gephi

Вимоги до попередніх знань

Лінійна алгебра, мова програмування Python, вміння писати скрипти компандного рядка.

Викладач

Др. Грег Моррісон
Фізик-статистик, цікавиться дослідженням комплексних біологічних, соціальних та економічних систем

Організація: IMT School for Advanced Studies, Італія

Др. Грег Моррісон працює в лабораторії комплексних економічних систем в IMT Lucca Institute for Advanced Studies. Його область досліджень – комплексні системи в контексті динаміки глобальних інноваційних мереж, використовуючи дані про патенти, мережі корпоративної власності.

Він отримав PhD з фізики в Університеті Меріленду із спеціалізацією в біофізиці та статистичній механіці. В Університеті Гарварду він працював на позиції постдока. Його дослідження охоплювали дві широких галузі: вивчення проблем біофізики для окремих молекул із використанням теоретичних підходів у статистичній фізиці та вивчення зв’язних мезо- та макроскопічних систем, використовуючи методи теорії мереж.

Галузі професійних інтересів: Statistical Physics, Complex Systems, Network Science, Innovation

Контакти[email protected]