Análisis y Minería de Grafos y Redes

Cronograma (Tentativo)

Día/Hora: Lunes de 16 a 18hs (sincrónico)

Clase/Fecha Tema Recursos
1 (30/08)

Intro/Motivación/Ejemplos
Paper: "All Friends are Not Equal: Using Weights in Social Graphs to Improve Search"

 

2 (06/09)

Algoritmos sobre Grafos (fundamentales)
 
3 (13/09) Redes Random, Small Worlds (6 Grados de Separación)  
4 (20/09) Scale-Free: Preferential Attachment y Modelo BA  
5 (27/09)

Correlación de Grado (Assortatvity/Homofilia). Análisis de Redes Sociales/Medidas de Centralidad.

 
6 (04/10) Robustez/Fallas en Cascada  
7 (11/10) Algoritmos 2 - SSSP y APSP (distribuido)  
8 (18/10) Algoritmos 3 - Estimación de Distancias  
9 (25/10) Detección de Comunidades  
10 (01/11) Clustering Basado en Grafos  
11 (11/11) Presentación de Artículos  
12 (18/11) Examen Parcial  
13 (25/11) Proyecto Final (1)  
14 (29/11) Proyecto Final (2)  

 

Notas de Clase y TPs

  • [Notas]

Bibliografía

  • A. Barabasi. Network Science. Cambridge University Press; 1 edition, 2016. http://networksciencebook.com/
  • M. van Steen. Graph Theory and Complex Networks: An Introduction, 2010.
  • G. Caldarelli. Scale-Free Networks: Complex Webs in Nature and Technology. Oxford University Press, 2007.
  • P. Carrington, J. Scott, S. Wasserman (Eds). Models and Methods in Social Network Analysis (Structural Analysis in the Social Sciences). 1st Edition, 2005.
  • Zinoviev, D. Complex Network Analysis in Python. Pragmatic Bookshelf; 1 edition, 2018.
  • D. Easley, J. Kleinberg. Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World. Cambridge University Press, 2010.
  • T. Lewis. Network Science: Theory and Applications. Wiley; 1 edition, 2009.
  • M. Newman, A. Barabási, D. Watts. The Structure and Dynamics of Networks: (Princeton Studies in Complexity) 1st Edition. Princeton University Press, 2006.