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a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET
Insegnamento
NETWORK SCIENCE - SCIENZA DELLE RETI
INP7080669, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
ICT FOR INTERNET AND MULTIMEDIA - INGEGNERIA PER LE COMUNICAZIONI MULTIMEDIALI E INTERNET
IN2371, ordinamento 2017/18, A.A. 2017/18
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Curriculum CYBERSYSTEMS [002PD]
Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese NETWORK SCIENCE
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2017-IN2371-002PD-2017-INP7080669-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione INGLESE
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile LEONARDO BADIA ING-INF/03
Altri docenti TOMASO ERSEGHE ING-INF/03

Mutuazioni
Codice Insegnamento Responsabile Corso di studio
INP7080669 NETWORK SCIENCE - SCIENZA DELLE RETI LEONARDO BADIA IN2371

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
CARATTERIZZANTE Ingegneria delle telecomunicazioni ING-INF/03 9.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 72 153.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 25/09/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018

Syllabus
Prerequisiti:
Conoscenze e abilita' da acquisire:
Modalita' di esame:
Criteri di valutazione:
Contenuti: Module #1 – Random networks
Basic network properties; Random graphs and networks; Erdos-Renyi model; Random graphs with general degree distribution; Power laws and scale free networks; Preferential attachment; Barabasi-Albert model; Small world phenomena and Watts-Strogatz model; Degree correlation; Network robustness.

Module #2 - Network communities
Principles of social interconnection: groups, communities, society, symmetric and asymmetric ties; Brain networks; Semantic networks; Community structure: chat, Facebook, Linkedin; Link prediction; Community detection: spectral clustering; User evaluation and network with signed edge: Yahoo answer, Facebook; Decentralized search: peer to peer, network navigation, geographic routing.

Module #3 – Spreading over networks
Epidemics and compartmental model SIR; Host heterogeneities; Spatial epidemics; Complex contagion; Cascading behavior: diffusion of innovation in social networks, herd behavior, blog dynamics;Influence maximization: viral marketing, Digg, Twitter; Outbreak detection in networks; Network Inference: the diffusion network.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento:
Eventuali indicazioni sui materiali di studio:
Testi di riferimento: