PRESENTAZIONE

Le reti sono ovunque e possono essere rappresentate come grafi. Questo corso svelerà i modelli nascosti e le dinamiche delle reti in diversi ambiti, come le reti sociali, Internet e il web, i sistemi biologici e altri ancora. Gli studenti/le studentesse apprenderanno le basi teoriche dell’analisi delle reti e parteciperanno ad attività pratiche per mettere in pratica quanto introdotto durante le lezioni.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento fornisce le conoscenze fondamentali su algoritmi e tecniche per l'analisi di reti su larga scala, tra cui metriche di centralità, algoritmi per l'individuazione di comunità, proprietà dei grafi casuali, small-world e scale-free, metriche di robustezza e resilienza, diffusione epidemica e contagio sociale.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

La frequenza regolare e la partecipazione attiva alle attività didattiche proposte, insieme allo studio individuale, permetteranno agli studenti/alle studentesse di comprendere e spiegare i problemi classici che si incontrano nello studio delle reti su larga scala. In particolare, gli studenti/le studentesse saranno in grado di:

• spiegare le proprietà universali dei grafi che possono essere utilizzate per studiare reti di grandi dimensioni, indipendentemente dal loro ambito di applicazione;
• spiegare i più noti algoritmi di ranking;
• comprendere quale modello sintetico rappresenta meglio una rete reale;
• analizzare l’evoluzione delle reti su larga scala in condizioni di guasto, attacco strategico o contagio;
• utilizzare le librerie disponibili per implementare esercizi e mettere in pratica gli argomenti trattati durante le lezioni.

PREREQUISITI

Per avere successo in questo corso, gli studenti/le studentesse dovrebbero possedere conoscenze relative a:

• Teoria dei grafi di base (definizioni, percorsi, componenti, visite)
• Web (come funziona, la sua struttura)
• Programmazione (per le attività pratiche)

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali e attività pratiche, propedeutiche allo svolgimento degli assignment che saranno discussi durante l’esame orale.

Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA), per disabilità o altri bisogni educativi sono invitati a contattare il docente e il referente di Scuola per la disabilità all’inizio dell’insegnamento per concordare eventuali modalità didattiche che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali. 

I contatti del referente di Scuola per la disabilità sono disponibili al seguente link https://unige.it/commissioni/comitatoperlinclusionedeglistudenticondisabilita. 

PROGRAMMA/CONTENUTO

Gli studenti/le studentesse impareranno ad analizzare grafi di grandi dimensioni, anche quando la loro visualizzazione risulta impossibile a causa della loro estensione. Gli argomenti trattati durante il corso includono:

• Fondamenti di algebra lineare e probabilità
• Introduzione alle reti complesse: esempi da biologia, sociologia, economia, informatica
• Topologia delle reti (a livello locale e globale): grado, misure di centralità, connettività, comunità e altro
• Modelli di rete: grafi casuali, reti small-world, reti con distribuzione power-law
• Grafo del web: catene di Markov e random walk, ranking, motori di ricerca
• Robustezza e tolleranza ai guasti delle reti (guasti casuali e attacchi mirati)
• Evoluzione dinamica delle reti (contagio sociale e diffusione epidemica)
• Visualizzazione delle reti con strumenti software open source

TESTI/BIBLIOGRAFIA

• F. Menczer, S. Fortunato, C. A. Davis: A First Course in Network Science, Cambridge University Press, 2020
• D. Easley and J. Kleinberg: Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World (http://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/networks-book/)
• A. Barabasi: Network Science (http://barabasilab.neu.edu/networksciencebook/)
• Alcuni lavori scientifici verranno suggeriti durante il corso

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

MARINA RIBAUDO (Presidente)

GIOVANNA GUERRINI

MATTEO DELL'AMICO (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://easyacademy.unige.it/portalestudenti/index.php?view=easycourse&_lang=it&include=corso

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame si compone delle seguenti parti: (i) una prova scritta e (ii) una presentazione orale durante la quale gli studenti/le studentesse discuteranno i propri assignment.

Indicazioni per studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali sono disponibili a partire da https://corsi.unige.it/corsi/11964/studenti-disabilita-dsa

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

La prova scritta, che costituisce requisito di ammissione alla discussione degli assignment, consiste in domande relative agli argomenti trattati a lezione e permette di valutare le conoscenze teoriche acquisite dallo studente/dalla studentessa durante il corso. Per la parte orale, la valutazione si baserà sulla qualità del codice prodotto e sulla completezza delle relazioni. La prova scritta e la discussione degli assignment si svolgono nella stessa sessione.

ALTRE INFORMAZIONI

Per ulteriori informazioni, consultare il modulo Aulaweb dell'insegnamento o contattare la docente.

Gli studenti con certificazioni valide per Disturbi Specifici dell’Apprendimento (DSA) possono richiedere adattamenti in sede d'esame, con almeno 7 giorni di anticipo rispetto alla data dell’esame, compilando il "modulo richieste adattamenti" (dai servizi online https://modulionline.unige.it/richiesta-adattamenti#no-back) che verrà inviato in automatico dal sistema al/alla docente responsabile dell’insegnamento e al/alla docente referente per gli studenti con disabilità e con DSA della propria Scuola/Area. 

Lo studente riceverà una copia della sua richiesta.