DERS ADI

: Sosyal Ağ Analizi

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 Doktora (İngilizce)
Bilgisayar Bilimleri Yüksek Lisans

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

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

zeynep.berberler@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 13 3 39
Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52
Vize Sınavına Hazırlık 1 50 50
Final Sınavına Hazırlık 1 60 60
Final Sınavı 1 2 2
Vize Sınavı 1 2 2
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 205

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10
ÖK.14444
ÖK.24444
ÖK.34444
ÖK.44444
ÖK.54444