《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