Comunicazioni09-10-2020 17:30
AVVISO: il corso inizierà mercoledì 14 ottobre (ore 9:30). Lunedì 12 ottobre non ci sarà lezione.
| 09-10-2020 17:30
Link TEAMS:
https://teams.microsoft.com/l/team/19%3acf7bd8a3dd0141568d93feb87c79e1a2%40thread.tacv2/conversations?groupId=d6dadb2f-3c80-424b-b96d-65575496973d&tenantId=24c5be2a-d764-40c5-9975-82d08ae47d0e
Gli studenti interessati a seguire le lezioni possono comunque inviarmi un messaggio (miriam.di.ianni chiocciola uniroma2.it) e li inserirò nella classe dello scorso anno.
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Lezioni23 | 21-12-2020
PageRank, PageRank scalato e analisi di convergenza. Formulazione del PageRank (di base o scalato) mediante random walks. Web-search e evoluzione del Web (Cap. 14, par, 14-3, 14., 14.6-B, 14.6-C, lucidi AR-Web-search) | 22 | 16-12-2020
Lezone di 3 ore.
Il problema della ricerca sul web. Ranking e link analysis. Il metodo Hubs and Authorities (HITS): definizione e dimostrazione di convergenza (Cap. 14, par, 14-1, 14.2, 14.6-A, lucidi AR-Web-search) | 21 | 14-12-2020
Preferenze single peaked e il teorema del votante mediano (Cap. 23, par. 23.6, lucidi AR-SistemiDiVoto).
La struttura del Web: reti di informazione, memoria associativa e Memex; il Web come grafo diretto, struttura bow-tie e Web 2.0 (Cap 13, lucidi AR-Web-search) | 20 | 09-12-2020
Dimostrazione del teorema di Arrow (Cap. 23, par. 23.11, lucidi AR-SistemiDiVoto) | 19 | 07-12-2020
Sistemi di voto: definizione. Sistema di voto a maggioranza e paradosso di Condorcet. Torneo e agenda setting. Sistemi di voto posizionale, Borda count, ruolo delle alternative irrilevanti. Il principio di uniformità e il principio delle alternative irrilevanti. Il teorema di impossibilità di Arrow: enunciato e prima parte della dimostrazione (Cap. 23, par. 23.3-23.5 e 23.11, lucidi AR-SistemiDiVoto) | 18 | 04-12-2020
Un modello per decisioni collettive: il teorema della giuria di Condorcet, ragionevolezza del voto non sincero, il caso della giuria. Voto individuale: ranking e relazioni binarie e loro equivalenza (Cap. 23, par. 23.7-23.10 e 23.1-23.2, lucidi AR-SistemiDiVoto) | 17 | 02-12-2020
Un modello generale per le cascate imitative: definizione e analisi (Cap. 16, par. 16.4 -16.7, lucidi AR-Herding) | 16 | 30-11-2020
Processi di diffusione in presenza di compatibilità: analisi del caso della catena (Cap. 19, par. 19.5, 19.6 e 19.7-C, lucidi AR-ProcessiDiffusione).
Introduzione alle cascate imitative: esempi, il gioco delle due urne (Cap. 16, par. 16.1 e 16.2, lucidi AR-Herding) | 15 | 26-11-2020
Processi di diffusione in caso di nodi eterogenei. Azione collettiva. Processi di diffusione in presenza di compatibilità: esempio sulla catena e analisi qualitativa Cap. 19, par. 19.5, 19.6 e 19.7-C, lucidi AR-ProcessiDiffusione) | 14 | 25-11-2020
Capacità di cascata di una rete: esempi (catena e griglia) e caratterizzazione dell'insieme di initiators, non occorrenza di una cascata completa nel caso q maggiore di 1/2(Cap. 19, par. 19.7-A e 19.7-B, lucidi AR-ProcessiDiffusione) | 13 | 23-11-2020
Processi di diffusione: dal concetto di omofilia alla relazione come strumento per influenzare il comportamento degli individui; odellare i processi di diffusione come network creation games, esempi: Cascate complete e clusters, il ruolo dei weak ties. (Capitolo 19, par. 19.1-19.4, lucidi AR-ProcessiDiffusione) | 12 | 18-11-2020
Il metodo di Girvan-Newman per il partizionamento di un grafo in comunità. Algoritmo per il calcolo della edge.betweenness. Rilassamento del modello: grafi peseti e neighborhood overlap. Embeddedness, ruolo di un nodo,buchi strutturali, capitale sociale (Cap. 3 parte finale del par. 3.6 e par. 3.3 e 3.5, lucidi AR-GrafiStrutturaDisomogenea) | 11 | 16-11-2020
NP-completezza del problema di partizionare un grafo in due strong web- communities (dispensa 2 e lucidi AR-GrafiStrutturaDisomogenea).
Partizionamento in comunità: metodi partitivi e metodi agglomerativi. Il concetto di edge.betweenness. (Cap. 3 parte iniziale del par. 3.6, lucidi AR-GrafiStrutturaDisomogenea) | 10 | 11-11-2020
Proprietà della chiusura triadica forte: proprietà locali e proprietà globali. Comunità: coefficiente di clustering, cut-communities e web- communities e loro relazione (Cap. 3 par. 3.2, lucidi AR-GrafiStrutturaDisomogenea, Dispensa 2) | 9 | 09-11-2020
Modello per la ricerca decentralizzata: coefficienti di clustering non ottimali (Cap. 20, par. 20.7.B).
Esperimento di Granovetter: potere informativo delle relazioni, bridges e local bridges, archi forti e deboli e chiusura triadica (Cap. 3 par. 3.1-3.2, lucidi AR-GrafiStrutturaDisomogenea) | 8 | 04-11-2020
Modello per la ricerca decentralizzata: coefficiente di clustering ottimale. Dimostrazione nel caso dell'anello. (Cap. 20, pag. 544-546 e 554-561) | 7 | 02-11-2020
Il fenomeno small world e i sei gradi di separazione. Relazioni forti e deboli e chiusura triadica nelle reti. Il modello di Watts-Strogatz. Ricerca decentralizzata. (Cap. 20, par. 20.1-20.4 fino pag. 544) | 6 | 28-10-2020
Grafi geometrici aleatori: conclusione della prova della delimitazione superiore al minimo raggio di connessione. (Dispensa D01 e pag. 30 - 42 dei lucidi delle lezioni disponibili in questa pagina) | 5 | 26-10-2020
Grafi geometrici aleatori: prima parte della prova della delimitazione superiore al minimo raggio di connessione. (Dispensa D01 e pag. 21-30 dei lucidi delle lezioni disponibili in questa pagina) | 4 | 21-10-2020
Grafi geometrici e Unit Disk Graphs. Grafi geometrici aleatori, reti wireless ad-hoc e problema del minimo raggio di trasmissione. Delimitazione superiore al minimo raggio di connessione. (Dispensa 1 e lucidi delle lezioni disponibili in questa pagina) | 3 | 19-10-2020
Completamento dell'analisi del modello Rich Get Richer (pag. 192-193). Impredicibilità della popolarità. La lunga coda. Gli effetti sulla popolarità degli strumenti di web-search e sistemi di raccomandazioni. (Cap. 18, par. 18.4-18.6) | 2 | 16-10-2020
Popolarità e fenomeno Riche get Richer: power laws, modello di Erdos Renyi e un modello che tenga conto del fenomeno Rich get Richer (cap. 18, par. 18.1-18.3). Inizio dell'analisi del modello (pag. 490-492) | 1 | 14-10-2020
Introduzione al corso (cap. 1 del testo). Grafi: percorsi, componenti connesse e fortemente connesse (cap. 2 del testo). Grafi aleatori. Il modello di Erdos-Renyi: grado medio, popolarità. Lezione corrispondente ai lucidi: Introduzione al corso e modello di Erdos-Renyi
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Materiale didatticoLucidi: web search | | Lucidi: sistemi di voto | | Lucidi: cascate imitative | | Lucidi: processi di diffusione | | Lucidi: reti come grafi dalla struttura disomogenea | | Lucidi: Power Law e modello Rich Get Richer | | Lucidi: introduzione al corso e modello di Erdos-Renyi | | Dispensa 2: comunità | | Lucidi: fenomeno Small World e ricerca decentralizzata | | Dispensa 1: grafi geometrici casuali e problema del minimo raggio di trasmissione | | Lucidi: grafi geometrici aleatori e problema del minimo raggio di trasmissione | | Lucidi: appendice alle lezioni sui grafi geometrici aleatori | |
| InformazioniAnno accademico | 2020-2021 |
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Crediti | 6 |
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Settore | INF/01 |
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Anno | 1 |
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Semestre | 1 |
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Propedeuticità | Nessuna |
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ProgrammaProgramma preventivato (che potrà subire variazioni nel corso di svolgimento delle lezioni):
1) Modelli generativi di grafi aleatori e loro rilevanza nella rappresentazione di reti
- Modello di Erdos-Renyi
- Modello basato sul fenomeno rich-get-richer: la popolarità come un effetto rete, modelli rich-get-richer, power law e la long tail
- Grafi geometrici aleatori: reti wireless ad-hoc e minimo raggio di connessione
- Il fenomeno Small-world: i sei gradi di separazione, modelli per lo Small-world; ricerca decentralizzata: modelli e analisi
2) Teoria dei grafi e delle reti sociali.
- Chiusura triadica, importanza dei collegamenti deboli, struttura di rete in insiemi di grandi dimensioni,
indici di centralità e partizionamenti
- Bilancio strutturale
3) Dinamiche nelle reti
- Cascate informative: il concetto "segui la massa", un modello di cascata, la regola di Bayes e le cascate
- Comportamento a cascata: diffusione, cascate e cluster, il ruolo dei weak ties, capacità di una cascata
- Il fenomeno Small-world: i sei gradi di separazione, modelli per lo Small-world; ricerca decentralizzata: modelli e analisi
4) Reti di Informazione: il World Wide Web
- Struttura del Web: reti di informazione, ipertesti e memoria associativa
- Link analysis e ricerca nel Web: il problema del Ranking, Hubs e Authorities, il PageRank
5) Istituzioni e comportamento aggregato
- Meccanismi di voto: decisioni di gruppo e preferenze individuali; sistemi di voto a maggioranza e posizionale; Teorema di impossibilità di Arrow; Teorema del Voto Mediano
- Voto come forma di aggregazione dell'informazione: voto sincero e non sincero, la regolaa dell'unanimità e il problema del verdetto della giuria; voto sequenziale e cascate informative. |
Testi di riferimentoDavid Easley, Jon Kleinberg, "Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World", Cambridge University Press
Dispense a cura del docente, disponibili in questa pagina.
Lucidi delle lezioni on-line, a cura del docente, disponibili in questa pagina |
Ricevimento studentiIn quest'anno particolare, i ricevimenti saranno prevalentemente on-line, da richiedere al docente a mezzo posta elettronica o nel corso delle lezioni.
Se qualche studente avesse esigenza di incontro in studio potrà farne richiesta a mezzo posta elettronica - salvo ulteriori sviluppi della situazione emergenziale. |
Modalità di esameProva orale - possibilmente in modalità on-line.
Si ricorda agli studenti che le date di esame che compaiono sul sito hanno titolo puramente indicativo e prenotarsi sul totem è necessario ai soli fini della verbalizzazione. Al fine di offrire agli studentì una maggiore elasticità nella calendarizzazione dei propri esami, per sostenere l'esame è necessario inviare una e-mail alla docente mediante la quale è possibile concordare la data nella quale effettuare la prova orale.
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