Dokuz Eylül Üniversitesi Ders Katoloğu / Bilgi Paketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Ders Türü	D	U	L	AKTS
CSC 5029	Sosyal Ağ Analizi	SEÇMELİ	3	0	0	8

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ.DR. ZEYNEP NİHAN BERBERLER

Dersi Alan Birimler

Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans
Bilgisayar Bilimleri Doktora

Dersin Amacı

Literatürde tanımlanmış olan çeşitli merkeze ait ölçümler temel alınarak bilgisayar bilimlerine uygulamaları ile analiz edilecektir. Ağlara ilişkin temel kavramlara dair bilgi verilecektir. Bilgisayar bilimleri problemleri ve farklı disiplinlere ait problemler ağların merkeze dair ölçüm kavramları kullanılarak çözülecektir. Ağların merkeze dair ölçümlerinin bulunması için çizge kuramı kavramları kullanılarak etkin polinom zamanlı algoritmalar tasarlanacaktır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1	Sosyal ağ analizinin temel kavramları ile ilgili bilgi sahibi olmak.
2	Merkeze ait ölçümlere dayalı sosyal ağ analizi yapmak.
3	Merkeze ait ölçüm kavramlarını kullanarak bilgisayar bilimleri problemlerini çözmek.
4	Çizge kuramı kavramlarını kullanarak ağların farklı merkeze ait ölçümlerini yapmak için etkin polinom zamanlı algoritmalar tasarlamak.
5	Merkeze ait ölçümler arasında analiz ve karşılaştırmalar yapmak.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta	Konular	Açıklama
1	Giriş, gösterim ve tanımlamalar
2	Ağ verimliliği
3	Ağların merkeze ait ölçüm kavramları
4	Derece merkezliği, arada bulunma merkezliği
5	Yakınlık merkezliği
6	Özdeğer merkezliği
7	Sayfasıra merkezliği
8	Merkezileştirme
9	Ara sınav
10	Merkeze ait ölçümlerin algoritmik yönleri
11	Merkeze ait ölçümlerin algoritmik yönleri
12	Merkeze ait ölçümler arasında karşılaştırma
13	Tepe artık yakınlık
14	Ayrıt artık yakınlık

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

L.C. Freeman, Centrality in social networks: conceptual clarification, Social Networks, 1 (1979).
West D.B., Introduction to Graph Theory, Prentice Hall, NJ (2001).
V. Latora, M. Marchiori, Efficient behavior of small-world networks, Phys. Rev. Lett., 87 (2001).

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders anlatım biçiminde öğretilecek, dersin bazı kısımları etkileşimli olarak devam edecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO	KISA KOD	UZUN ADI	FORMUL
1	ARS	ARASINAV
2	YSS	YIL SONU SINAVI
3	YSBN	YIL SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 + YSS * 0.60
4	BUT	BÜTÜNLEME
5	BUTBN	BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU	ARS * 0.40 + BUT * 0.60

*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar