Analiza omrežij

Pogojev za vključitev v delo ni.

Uvod v omrežno znanost. Teorija grafov. Realna omrežja.
Položaj vozlišč. Spektralne in razdaljnostne mere središčnosti vozlišč. Koeficienti nakopičenosti. Algoritmi analize povezav.
Pomembnost povezav. Mere vmesne središčnosti povezav. Vpetost in topološko prekrivanje.
Podobnost vozlišč. Lokalna in globalna podobnost vozlišč. Strukturna in regularna ekvivalenca.
Fragmenti vozlišč. Egocentrična analiza. Motivi in grafki omrežij. Konveksni podgrafi. Porazdelitve orbit vozlišč.
Razbitje grafov. Bisekcija grafov. Spektralna analiza. Hierarhično razvrščanje. Jedrno-obrobna zgradba.
Razvrščanje omrežij. Optimizacija modularnosti. Odkrivanje skupnosti. Bločno modeliranje.
Struktura omrežij. Brezlestvična in omrežja malega sveta. Mešanje vozlišč.
Modeliranje omrežij. Erdos-Renyi. Watts-Strogatz. Price, Barabasi-Albert in konfiguracijski modeli.
Abstrakcija omrežij. Predstavitve omrežij. Strukturna primerjava omrežij. Vzorčenje omrežij. Algoritmi postavitve vozlišč. Prikazi omrežij.
Rudarjenje omrežij. Klasifikacija in rangiranje vozlišč. Inferenca omrežij in napovedovanje povezav. Strojno učenje z grafi.
Izbrani primeri uporabe analize omrežij. Odkrivanje goljufij. Programski inženiring. Informacijska znanost.

• Barabási, A.-L., Network Science (Cambridge University Press, 2016).
• Newman, M.E.J., Networks: An Introduction (Oxford University Press, 2010, 2018).
• Coscia, M., The Atlas for the Aspiring Network Scientist (e-print arXiv:210100863v2, 2021).
• Menczer, F., Fortunato, S. & Davis, C.A., A First Course in Network Science (Cambridge University Press, 2020).
• Easley, D. & Kleinberg, J., Networks, Crowds, and Markets (Cambridge University Press, 2010).
• de Nooy, W., Mrvar, A. & Batagelj, V., Exploratory Social Network Analysis (Cambridge University Press, 2011).
• Estrada, E. & Knight, P.A., A First Course in Network Theory (Oxford University Press, 2015

Predmet je namenjen seznanitvi študentov s teoretičnimi osnovami omrežne znanosti in analize omrežij ter vidiki uporabe analize omrežij pri reševanju praktičnih problemov.

Po uspešno zaključenem predmetu naj bi bili študentje zmožni:
• Uporabiti pristope omrežne znanosti k podatkovni analitiki.
• Oceniti uporabo različnih metod in tehnik modeliranja.
• Izbrati ustrezno tehniko za dani problem in podatke.
• Interpretirati rezultate analize omrežij.
• Prepoznati potencialne težave.

Predavanja, vaje, domače naloge, projekt in končni pisni izpit.

Sprotno preverjanje (domače naloge, projekt)
Končno preverjanje (pisni izpit)
Ocene: 6-10 pozitivno, 5 negativno

• Šubelj, L. & Bajec, M. Unfolding communities in large complex networks. Phys. Rev. E 83, 036103 (2011).
• Šubelj, L., Fiala, D. & Bajec, M. Network-based statistical comparison of citation topology of bibliographic databases. Sci. Rep. 4, 6496 (2014).
• Šubelj, L., Žitnik, S., Blagus, N. &Bajec, M. Node mixing and group structure of complex software networks. Advs. Complex Syst. 17, 1450022 (2014).
• Šubelj, L., Van Eck, N. J. & Waltman, L. Clustering scientific publications based on citation relations. PLoS ONE 11, e0154404 (2016).
• Marc, T. & Šubelj, L. Convexity in complex networks. Netw. Sci. 6(2), 176-203 (2018).
• Šubelj, L. Convex skeletons of complex networks. J. R. Soc. Interface 15(145), 20180422 (2018).
• Naglić, L. & Šubelj, L. War pact model of shrinking networks. PLoS ONE 14(10), e0223480 (2019).
• Šubelj, L., Waltman, L, Traag, V. & Van Eck, N. J. Intermediacy of publications. R. Soc. Open Sci. 7(1), 190207 (2020).
• Makarov, I., Kiselev, D., Nikitinsky, N. & Šubelj, L. Survey on graph embeddings and their applications to machine learning problems on graphs. PeerJ Comput. Sci. 7, e357 (2021).
• Traag, V. & Šubelj, L. Large network community detection by fast label propagation. Sci. Rep. 13, 2701 (2023).