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广东财经大学:统计与数学学院《社交网络分析》课程教学大纲

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《社交网络分析》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码:18100122 课程名称:社交网络分析 英文名称:Social Network Analysis 课程类别:专业课 学 时:32 学 分:2 适用对象:数据科学与大数据技术专业 考核方式:考试 先修课程:程序设计基础,离散数学及其应用,数据结构与算法 二、课程简介 中文简介 数据科学与大数据专业关注的对象是数据。网络以及作为网络数学模型的图,广泛地在各种 理论和应用问题中出现,从而产生了大量的网络数据或图数据。与经典图论以及新兴的大数据学 科相结合,分析和处理网络数据的思想、方法与工具也在蓬勃发展之中,成为数据科学与大数据 专业学生必须掌握的专业知识。 本课程以社交网络为重点,结合大数据相关技术,介绍大规模网络和相关数据不断涌现的背 景下与网络科学相关的基本理论和计算技术。包括网络的基本概念、基本模型、重要特征参数及 其计算方法、图计算的重要算法、图计算的框架与软件等。 英文简介 Data is the or of the subject of data sc and big data.The network and the graph as a network mathematical model widely appear in various theoretical and application problems,resulting in a large amount of network data or graph data.Combined with classic graph theory and emerging big data disciplines,the ideas,methods and tools for analyzing and processing network data are al so booming, becoming the professionl knowledge that data and big data students must master This course focuses on social networks and combines big data related technologies to introduce the basic theories and computing techniques related to network sience under the background of the continuous emergence of large-scale networks and related data.The content includes the basic concepts basic models important characteristic parameters of networks and their calculation algorithms of graph calculation,graph calculation framework and software,ete 三、课程性质与教学目的

1 《社交网络分析》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码:18100122 课程名称:社交网络分析 英文名称:Social Network Analysis 课程类别:专业课 学 时:32 学 分:2 适用对象:数据科学与大数据技术专业 考核方式:考试 先修课程:程序设计基础,离散数学及其应用,数据结构与算法 二、课程简介 中文简介 数据科学与大数据专业关注的对象是数据。网络以及作为网络数学模型的图,广泛地在各种 理论和应用问题中出现,从而产生了大量的网络数据或图数据。与经典图论以及新兴的大数据学 科相结合,分析和处理网络数据的思想、方法与工具也在蓬勃发展之中,成为数据科学与大数据 专业学生必须掌握的专业知识。 本课程以社交网络为重点,结合大数据相关技术,介绍大规模网络和相关数据不断涌现的背 景下与网络科学相关的基本理论和计算技术。包括网络的基本概念、基本模型、重要特征参数及 其计算方法、图计算的重要算法、图计算的框架与软件等。 英文简介 Data is the core of the subject of data science and big data. The network and the graph as a network mathematical model widely appear in various theoretical and application problems, resulting in a large amount of network data or graph data. Combined with classic graph theory and emerging big data disciplines, the ideas, methods and tools for analyzing and processing network data are also booming, becoming the professional knowledge that data science and big data students must master. This course focuses on social networks and combines big data related technologies to introduce the basic theories and computing techniques related to network science under the background of the continuous emergence of large-scale networks and related data. The content includes the basic concepts, basic models, important characteristic parameters of networks and their calculation methods, important algorithms of graph calculation, graph calculation framework and software, etc. 三、课程性质与教学目的

社交网络分析是研究以社交网络为代表的网络结构分析,网络重要特征及其计算,图和网络 的重要算法以及其应用的一门学科。是数据科学与大数据专业的专业必修课。 通过本课程的教学,应使学生理解网络科学与社交网铬的基本概念,掌握网络重要特征的计 算,图和网络算法的研发,以及培养应用网络科学相关理论与技术解决实际问题能力。同时,了 解我国网络科学和计算科学的重要进展,思考分析社交网络的利弊,了解网络动力学在新冠等传 染病的建模和分析的应用。 四、教学内容及要求 第一模块网络科学引论 (一)目的与要求 1.理解网络科学基本概念 2.了解网络科学发展历史 (二)教学内容 第一节 1.主要内容:网络、复杂网络和社交网络的定义,网络科学的发展,网 络科学中的计算问题 2.基本概念和知识点:网络,复杂网络,社交网络 3.问题与应用(能力要求):能够识别实际应用中出现的网络问题,初步 分析问题 (三)思考与实践 尝试应用网络科学基本概念分析实际应用中出现的问题。思政内容:“网 络科学的黄金时代”:中国科学家大放异彩。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段包括课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学和课堂讨论 第二棋块网络模型与特征 (·)目的与要求 1.掌握重要的网络模型 2.了解网络中重要的特征 3.理解重要特征的物理意义 4.掌握重要特征的求解 5.初步掌握网络模型与特征的应用 (二)教学内容 第一节

2 社交网络分析是研究以社交网络为代表的网络结构分析,网络重要特征及其计算,图和网络 的重要算法以及其应用的一门学科。是数据科学与大数据专业的专业必修课。 通过本课程的教学,应使学生理解网络科学与社交网络的基本概念,掌握网络重要特征的计 算,图和网络算法的研发,以及培养应用网络科学相关理论与技术解决实际问题能力。同时,了 解我国网络科学和计算科学的重要进展,思考分析社交网络的利弊,了解网络动力学在新冠等传 染病的建模和分析的应用。 四、教学内容及要求 第一模块 网络科学引论 (一)目的与要求 1.理解网络科学基本概念 2.了解网络科学发展历史 (二)教学内容 第一节 1.主要内容:网络、复杂网络和社交网络的定义,网络科学的发展,网 络科学中的计算问题 2.基本概念和知识点:网络,复杂网络,社交网络 3.问题与应用(能力要求):能够识别实际应用中出现的网络问题,初步 分析问题 (三)思考与实践 尝试应用网络科学基本概念分析实际应用中出现的问题。思政内容:“网 络科学的黄金时代”:中国科学家大放异彩。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段包括课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学和课堂讨论。 第二模块 网络模型与特征 (一)目的与要求 1.掌握重要的网络模型 2.了解网络中重要的特征 3.理解重要特征的物理意义 4.掌握重要特征的求解 5.初步掌握网络模型与特征的应用 (二)教学内容 第一节

1.主要内容:网络模型和拓扑性质分析 2.基本概念和知识点:静态网络模型,网络的节点、边、子图和全图统 计特征,ER随机图模型,小世界模型,无标度模型,模型拓扑性质 3.问题与应用(能力要求):理解不同模型产生的背景,能够针对具体问 题选用适用的网络模型和相应的拓扑性质 第二节 1.主要内容:网络特征与计算 2.基本概念和知识点:节点统计特征,节点排序特征,子图特征,全图 特征 3.问题与应用(能力要求):理解网络中若干重要特征的意义,能够编程 计算网络重要特征 (三)思考与实践 针对1-2个实际应用问题,运用网络模型建模,计算网络重要特征。思政 内容:社交网络的正面与负面作用([2]1.2). (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段包括课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学、团队合作、课堂讨论和程序实践。 第三模块图与网络计算 (一)目的与要求 1.理解社交网络中常见的问题及其背景 2.掌握重要的社交网络算法 3.初步掌握社交网络算法的应用 4.了解常用的大数据计算与图计算框架 5.初步掌握GraphX软件的使用 (二)教学内容 第一节 1.主要内容:社交网络算法 2.基本概念和知识点:社区发现,链路预测,信息传播,表示学习等算法。 3.问题与应用(能力要求):能够编程实现重要的网络算法,并应用于实 际问题。 第二节: 1.主要内容:图计算框架与软件 2.基本概念和知识点:大数据计算框架,图计算框架,图计算常用软件 GraphX特性,GraphX的应用 3

3 1.主要内容:网络模型和拓扑性质分析 2.基本概念和知识点:静态网络模型,网络的节点、边、子图和全图统 计特征,ER 随机图模型,小世界模型,无标度模型,模型拓扑性质 3.问题与应用(能力要求):理解不同模型产生的背景,能够针对具体问 题选用适用的网络模型和相应的拓扑性质 第二节 1.主要内容:网络特征与计算 2.基本概念和知识点:节点统计特征,节点排序特征,子图特征,全图 特征 3.问题与应用(能力要求):理解网络中若干重要特征的意义,能够编程 计算网络重要特征 (三)思考与实践 针对 1-2 个实际应用问题,运用网络模型建模,计算网络重要特征。思政 内容:社交网络的正面与负面作用([2]1.2)。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段包括课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学、团队合作、课堂讨论和程序实践。 第三模块 图与网络计算 (一)目的与要求 1.理解社交网络中常见的问题及其背景 2.掌握重要的社交网络算法 3.初步掌握社交网络算法的应用 4.了解常用的大数据计算与图计算框架 5.初步掌握 GraphX 软件的使用 (二)教学内容 第一节 1.主要内容:社交网络算法 2.基本概念和知识点:社区发现,链路预测,信息传播,表示学习等算法。 3.问题与应用(能力要求):能够编程实现重要的网络算法,并应用于实 际问题。 第二节: 1.主要内容:图计算框架与软件 2.基本概念和知识点:大数据计算框架,图计算框架,图计算常用软件, GraphX 特性,GraphX 的应用

3.问题与应用(能力要求):能够运用GraphX软件作网络分析 (三)思考与实践 针对1-2个网络分析应用问题,运用网络模型建模,运用网络算法求解问 题。思政内容:超级计算机和超算研究在中国的发展。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段,如课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学、团队合作、课堂讨论和程序实践等。 第四模块网络动力学与传播模型 (一)目的与要求 1.理解网络过程模型 2.掌握网络传播模型分析方法 3.理解网络同步概念 4.掌握网络同步现象的分析方法 (二)教学内容 第一节 1.主要内容:网络过程模型 2.基本概念和知识点:网络传播模型,网络传播模型分析方法,网络同 3.问题与应用(能力要求):运用网络传播模型分析网络信息传播现象, 网络同步现象 (三)思考与实践 运用网络过程建模,分析1-2个网络传播相关问题。思政内容:新冠等传 染病模型的建立与应用。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段,如课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学、团队合作、课堂讨论和程序实践等。 五、各教学环节学时分配 、教学环节 效 习 其他 教学时数 课 题课 实验 实习 课 环节 计 课程内容 网络与社交网络引论 ([1]第1章,[2]1章)

4 3.问题与应用(能力要求):能够运用 GraphX 软件作网络分析 (三)思考与实践 针对 1-2 个网络分析应用问题,运用网络模型建模,运用网络算法求解问 题。思政内容:超级计算机和超算研究在中国的发展。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段,如课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学、团队合作、课堂讨论和程序实践等。 第四模块 网络动力学与传播模型 (一)目的与要求 1.理解网络过程模型 2.掌握网络传播模型分析方法 3.理解网络同步概念 4.掌握网络同步现象的分析方法 (二)教学内容 第一节 1.主要内容:网络过程模型 2.基本概念和知识点:网络传播模型,网络传播模型分析方法,网络同 步 3.问题与应用(能力要求):运用网络传播模型分析网络信息传播现象, 网络同步现象 (三)思考与实践 运用网络过程建模,分析 1-2 个网络传播相关问题。思政内容:新冠等传 染病模型的建立与应用。 (四)教学方法与手段 本章教学主要采用的方法和手段,如课堂讲授、多媒体教学、网络辅助教 学、团队合作、课堂讨论和程序实践等。 五、各教学环节学时分配 教学环节 教学时数 课程内容 讲 课 习 题 课 讨 论 课 实验 实习 其他 教学 环节 小 计 网络与社交网络引论 ([1]第 1 章,[2]1 章) 2

网络模型 ([1]3章) 网络模型实验 ([1]3章) 网络模型与网络特征 ([1]2,4章) 网络特征与计算([1]5 2 章,[2]2章,[3]4-6章) 网络特征与计算([1]5 章,[2]2章,[3]4-6章) 社交网络算法([1们6章, 2 [2]3.4章,[3]7章) 社交网络算法([1]6章, 2 「213.4音.「317音) 社交网络算法(1)6章, [2]3,4章,[3]7章 图计算框架与软件 ([1]7,8章) 图计算框架与软件 2 ([1]7,8章) 图计算框架与软件 ([1]7,8章) 网络动力学 2 ([1]4,9章,[3]8章) 网络传播模型 2 ([1]4,9章,[2]10章) 网络传播模型 2 ([1]4,9章,[2]10章) 复习 2 合计 12 六、课程考核 (一)考核方式:考试 (二)成绩构成 平时成绩占比:50%期末考试占比:50% 5

5 网络模型 ([1]3 章) 2 网络模型实验 ([1]3 章) 2 网络模型与网络特征 ([1]2,4 章) 2 网络特征与计算([1]5 章,[2]2 章,[3]4-6 章) 2 网络特征与计算([1]5 章,[2]2 章,[3]4-6 章) 2 社交网络算法([1]6 章, [2]3,4 章,[3]7 章) 2 社交网络算法([1]6 章, [2]3,4 章,[3]7 章) 2 社交网络算法([1]6 章, [2]3,4 章,[3]7 章) 2 图计算框架与软件 ([1]7,8 章) 2 图计算框架与软件 ([1]7,8 章) 2 图计算框架与软件 ([1]7,8 章) 2 网络动力学 ([1]4,9 章,[3]8 章) 2 网络传播模型 ([1]4,9 章,[2]10 章) 2 网络传播模型 ([1]4,9 章,[2]10 章) 2 复习 2 合计 20 12 六、课程考核 (一)考核方式:考试 (二)成绩构成 平时成绩占比:50% 期末考试占比:50%

(三)成绩考核标准 课堂考勒:准时到达课堂,不迟到,不早退,占10%;课堂表现:遵守课堂秩序, 认真听讲,积极参与课堂互动,占10%;平时作业:按时,高质量完成平时作业,占%30; 期末考试:占50%。 七、推荐教材和教学参考资源 1.吴斌,宋晨光,白婷著.网络科学与计算,北京:北京邮电大学出版社,2019(教材) 2.方滨兴著.在线社交网络分析.北京:电子工业出版社,2014. 3.[美]约翰.斯科特著.社会网络分析法(第3版).刘军译.重庆:重庆大学出版社,2016 4.汪小帆,李翔,陈关荣编著.网络科学导论.北京:高等教有出版社,2012 5.[爱尔兰]CarlosA.R.Pinheiro著.社交网络分析及案例详解.漆晨曦,柴雪芳,康波译 北京:人民邮电出版社,2013 6.马振飞主编。网络舆情导控教程北京:清华大学出版社,2019.(思政教学读物) 7.[美]艾伯特-拉斯洛.巴拉巴西著。巴拉巴西网络科学.沈华伟,黄俊铭译.郑州:河南科 学技术出版社,2020 八、其他说明 无 大纲修订人:张赞波 修订日期:2020.12 大纲审定人: 审定日期: 6

6 (三)成绩考核标准 课堂考勤:准时到达课堂,不迟到,不早退,占 10%;课堂表现:遵守课堂秩序, 认真听讲,积极参与课堂互动,占 10%;平时作业:按时,高质量完成平时作业,占%30; 期末考试:占 50%。 七、推荐教材和教学参考资源 1.吴斌,宋晨光,白婷著.网络科学与计算.北京:北京邮电大学出版社,2019(教材) 2.方滨兴著. 在线社交网络分析. 北京:电子工业出版社,2014. 3.[美]约翰.斯科特著.社会网络分析法(第 3 版).刘军译.重庆:重庆大学出版社,2016 4.汪小帆,李翔,陈关荣编著. 网络科学导论.北京:高等教育出版社,2012 5.[爱尔兰]Carlos A.R. Pinheiro 著. 社交网络分析及案例详解. 漆晨曦,柴雪芳,康波译. 北京:人民邮电出版社,2013 6.马振飞主编. 网络舆情导控教程. 北京:清华大学出版社,2019.(思政教学读物) 7. [美]艾伯特-拉斯洛.巴拉巴西著. 巴拉巴西网络科学. 沈华伟,黄俊铭译. 郑州:河南科 学技术出版社,2020 八、其他说明 无 大纲修订人:张赞波 修订日期:2020.12 大纲审定人: 审定日期:

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