INFORMAZIONI SU

Analisi di reti - Network Analysis

Programma dell'insegnamento - Corso di laurea Magistrale in Comunicazione multimediale e Tecnologie dell'Informazione

Docente

    • Prof. Aggr. Massimo Franceschet

      Indirizzo e-mail

      massimo.franceschet@uniud.it

      Indirizzo Pagina Web Personale

      http://users.dimi.uniud.it/~massimo.franceschet

      Crediti

      6 CFU

      Finalità e obbiettivi formativi

      Le reti sono onnipresenti nella società moderna: reti sociali, tecnologiche, informatiche, biologiche. Il corso propone metodologie per l'analisi e la visualizzazioni di dati reticolari in un qualsiasi dominio.

      Conoscenze e abilità da acquisire

      Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): lo studente dovrà aver acquisito le conoscenze necessarie per analizzare una rete in un dominio qualsiasi
      Conoscenza e capacità di comprensione applicate (applying knowledge and understanding): lo studente dovrà aver appreso almeno un software per l'analisi e la visualizzazione di reti.
      Autonomia di giudizio (making judgements): lo studente dovrà essere in grado di interpretare i risultati sperimentali e trarre conclusioni attinenti al dominio del discorso
      Abilità comunicative (communication skills): lo studente dovrà essere in grado di comunicare in modo efficace i risultati di una analisi sperimentale
      Capacità di apprendere (learning skills): lo studente dovrà dimostrare di aver appreso la tecnica di analisi delle reti e di saperla utilizzare in un contesto
      qualsiasi.

       

      Programma

      1. La struttura dell'albero e del grafo nella storia. Verrà raccontata, soprattutto attraverso immagini, la storia della struttura di dati gerarchica e reticolare.
      2. Le reti: i grafi nel mondo reale. Verranno proposti diversi esempi di reti che vivono nel mondo reale, include reti tecnologiche, di informazione, sociali e biologiche.
      3. Analisi di reti. Verrà impartita una metodologia generale per analizzare le reti. Le analisi verteranno su misure di centralità, misure di similarità e eterogeneità, rilevazione di comunità, proprietà strutturali della rete.
      4. Visualizzazione di reti. Realizzeremo, in ambiente Processing, una algoritmo basato su forze per visualizzare una rete.

      Attività di Laboratorio

      Le lezioni saranno frontali più una parte di laboratorio (circa 2 crediti). La parte di laboratorio è mirata all'acquisizione dei linguaggi e strumenti software mediante casi di studio. Verranno utilizzati i seguenti strumenti software: R (www.r-project.org), igraph (igraph.org) e Processing (processing.org).

      Prerequisiti

      I pre-requisiti sono elementi base di statistica, algebra lineare, e programmazione in Java.

      Bibliografia

      Il testo adottato è:  
      Mark Newman. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010.

      E' suggerita la consultazione di:
      * Manuel Lima. The book of trees. Princeton Architectural Press, 2014.
      * Hartmut Bohnacker, Benedikt Gross, Julia Laub, Claudius Lazzeroni. Generative design. Princeton Architectural Press, 2012

      Modalità d'esame

      L'esame consiste in un progetto e in una prova orale. Il progetto deve essere svolto individualmente su un argomento scelto dallo studente e approvato dal docente. Il progetto deve utilizzare i metodi, i linguaggi e gli strumenti software visti durante il corso (non necessariamente tutti, ma la gran parte) in modo integrato e fluido. Il progetto deve essere documentato in una relazione che descrive gli obiettivi, le analisi e i risultati ottenuti. La prova orale verte sulla discussione del progetto da parte dello studente, anche attraverso l'uso di un dispositivo portatile dello studente.

      Orario di ricevimento

      Su appuntamento.

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      Purpose and learning objectives

      The networks are ubiquitous in modern society, including social, technological, information, and biological networks. The course offers methods for analysis and visualization of networks in any domain.

      Knowledge and skills to be acquired
      Knowledge and understanding (knowledge and understanding): the student must have acquired the necessary knowledge to analyze a network in any domain
      Knowledge and understanding applied (applying knowledge and understanding): the student must have learned at least one software for analysis and visualization of networks.
      Making judgments (Making judgments): the student must be able to interpret the experimental results and draw conclusions relevant to the domain of discourse
      Communication skills (communication skills): the student must be able to communicate effectively the results of an experimental analysis
      Learning skills (learning skills): the student must demonstrate that they have learned the technique of network analysis and be able to apply it in any domain.

      Program

      1. The structure of the tree and the graph in history. We will cover, especially through images, the history of the hierarchical and network data structures.
      2. Networks: graphs in the real world. We will offer several examples of networks that live in the real world, includes technological, information, social and biological networks.
      3. Analysis of networks. We will teach a general methodology to analyze networks. The analysis will focus on the centrality measures, measures of similarity and diversity, community detection, structural properties of the network.
      4. Visualization of networks. We realize, in Processing environment, an force-based algorithm to display a network.

      Laboratory activities

      The lessons will both theoretical and practical. The practical part is aimed at the acquisition of languages and software tools through case studies. They will use the following software tools: R (www.r-project.org), igraph (igraph.org) and Processing (processing.org).


      Prerequisites

      The prerequisites are the basic elements of statistics, linear algebra, and Java programming.

      Bibliography

      The text adopted is:
      Mark Newman. Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010.

      It is suggested to consult:
      * Manuel Lima. The book of trees. Princeton Architectural Press, 2014.
      * Hartmut Bohnacker, Benedikt Gross, Julia Laub, Claudius Lazzeroni. Generative design. Princeton Architectural Press, 2012

      Exam

      The exam consists of a project and an oral exam. The project must be carried out individually on a topic chosen by the student and approved by the teacher. The project must use methods, languages and software tools seen during the course (not necessarily all, but most) in an integrated and fluid way. The project must be documented in a report that describes the objectives, the analyzes and the results obtained. The oral exam concerns the discussion of the project of the student, through the use of a portable device of the student.


      Office hours

      On appointment.