Analisi delle Reti Sociali

Docenti:

Fosca Giannotti fosca [dot] giannotti [at] isti [dot] cnr [dot] it
Michele Berlingerio (ISTI-CNR) michele [dot] berlingerio [at] isti [dot] cnr [dot] it

Novità

E' online il sito del corso

Obiettivi

Negli ultimi decenni è cresciuto l'interesse verso la complessa connettività della società moderna. Tale connettività è presente nei contesti più svariati: nella rapida crescita di Internet e del Web, nella facilità delle comunicazioni globali, nella velocità di diffusione di informazioni così come di virus. Questi fenomeni coinvolgono reti e comportamenti aggregati di gruppi di persone; sono basati su link che connettono le persone e le decisioni dei singoli possono avere conseguenze sugli altri.

Il corso illustrerà alcune ricerche recenti sulla struttura e l'analisi delle grandi reti sociali ed informative, e sui modelli ed algoritmi capaci di sintetizzare le loro proprietà basiche. Il corso mostrerà inoltre come analizzare praticamente reti su grande scala e come ragionare su di esse mediante modelli della loro struttura e della loro evoluzione.

Graph theory and social networks

Social, information, biological and technological networks
Graphs: connected components, paths, distance, degree, clustering coefficent
Cytoscape: a tool for NA

Social Network Analysis

The small-world phenomenon
Strong and weak ties
Homophilia & social influence
Centrality measures
Network community detection
Cytoscape: at work on a real example

Network dynamics

Information cascades & epidemics
Random graph model
Power laws and rich-get-richer phenomena: preferential attachment model
The small-world model

Orario delle lezioni

Venerdi 14:30 - 17:30

Materiale didattico

Lucidi dei docenti, resi disponibili attraverso questo wiki (sezione Calendario delle lezioni).

M. E. J. Newman: The structure and function of complex networks, SIAM Review, Vol. 45, p. 167-256, 2003. (download pdf)

David Easley, Jon Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets. http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/

Anand Rajaraman, Jeffrey D. Ullman, Mining of Massive Datasets. http://infolab.stanford.edu/~ullman/pub/book.pdf

Testo di consultazione1. : Duncan J. Watts. Six Degrees: The Science of a Connected Age. Norton, New York, 2003.
Testo di consultazione2. :A.-L. Barabasi. Linked. PLUME, Penguin Group, 2002.

Calendario delle lezioni

	Giorno	Argomento	Lucidi
1.	Ven 15.04.2011	Motivazioni all'Analisi di Reti Sociali, Misure di base su reti reali	sna.giannotti.1.ppt.pdf sna.giannotti.2.ppt.pdf lezione_cytoscape.pdf
2.	Ven 29.04.2011	Reti sociali: weak and strong ties, Misure di centralità. Un tool di analisi per reti	1: pnas-2007-onnela-7332-6.pdf 2: leskovec-im.pdf 3: granstrengthweakties.pdf 4: watts-smallworld2003.pdf 5: travers69smallworld.pdf sna.giannotti.3.pdf,
3.	Ven 13.05.2011	Community Discovery, Diffusione di informazione su reti	Lezione: diffusion2.pdf. Articoli da leggere: 1: wanggonzalezhidalgobarabasi_science_2009_sm.pdf, 2: christakis_dynamicspreadhappiness.pdf, 3: viral.pdf, 4: vespignani.pdf, 5: 20100801-coscia-communitydiscoveryreview.pdf
4.	Ven 20.05.2011	Modelli generativi delle reti: random, small world, preferential attachment.
5.	Ven 27.05.2011	Community Discovery, Link prediction e evoluzione delle reti	lezione: netevo.pdf, articoli da leggere: 1: 10.1.1.84.2158.pdf(Pannatini), 2: kdd2010.pdf(Daidone), 3: kddlab-ccnr-kdd2011.pdf(Orsini), 4: knowledge_discovery_from_twitter.pdf(Tiloca)
6.	Ven 03.06.2011	Da definire

Modalità di esame

Progetto: una delle modalità di esame è lo svolgimento del progetto che può essere trovato qui: Esercizio 1.

Appelli di esame

Da annunciare