Анализ Больших данных в социальных средах
Вторник 15:00
Аннотация
В настоящем курсе изучаются методы, модели и инструменты анализа больших данных в социальных средах. Веб, блоги, социальные сети порождают множество разнообразных связей между сущностями и сетевое взаимодействие между ними. В таком представлении социаль-ные данные взаимосвязаны при помощи явных или неявных ассоциаций. В курсе планируется рассмотреть ряд специальных методов ана-лиза социальных данных как сетей, включая методы, созданные в различных областях, таких как статистика, теория графов, математиче-ские модели сетей, социология и пр.
В курсе рассматриваются методы, относящиеся к анализу существующих сетей, в том числе, к оценке различных свойств сетей и характе-ристик сущностей в них, распознаванию групп тесно связанных сущностей, выявлению сообществ, важных для планирования рекоменда-тельных систем, анализа рынков, социального поведения, и пр. Рассматриваются различные подходы к моделированию сетевых взаимодей-ствий в статических и эволюционирующих сетях и модели влияния на социальные сети. На основе подобных методов в курсе изучаются вопросы извлечения информации из социальных сетей. Примерами таких вопросов являются аналитика больших данных с эмоциональной окраской, оценка которой влияет на принятие решений; анализ трендов на основе социальных сетей в различные периоды времени, анализ связей и влияния сущностей друг на друга и методы распространения информации в Вебе, устойчивость сетей, а также вопросы использо-вания результатов анализа социальных данных в социальных и экономических науках.
Программа курса
Практические занятия
Рекомендуемая литература
- S. Wasserman, K. Faust. Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, 1994.
- M. Newman. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010.
- C. Aggarwal. Social Network Data Analytics. Springer, 2011.
- J. Leskovec, A. Rajaraman, J. D. Ullman. Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press, 2014.
- R. Alhajj, J. Rokne. Encyclopedia of Social Network Analysis. Springer, 2018.
Отчётность
- Экзамен можно сдать в лекционный день 29.12.2020 в 15:00, либо во время экзаменационной сессии по расписанию.
- При сдаче учитывается посещаемость.
- Вопросы к экзамену
|
