CONTENIDOS

UNIDAD 1

Redes y su representación. Representación gráfica y matricial de las redes. Conceptos Básicos. Propiedades de las redes a gran escala. Efectos del “mundo pequeño”. Diámetro. Estructura de una comunidad. Coeficiente de vecindad. Tareas de Computación Social. Detección de comunidades. Clasificación y Recomendación. Modelado de redes. Análisis de centralidad y Modelado de influencias. Privacidad, spam y seguridad.


UNIDAD 2

Nodos, conexiones e influencias. Importancia de los nodos. Grado de centralidad. Cercanía y Centralidad. Centralidad e intermediación. Centralidad y autovector. Vínculos fuertes y débiles. Conexiones en medios de comunicación social. Aprendizaje desde la topología de la red. Superposición de vecindades. Aprendizaje de perfiles e interacciones. Aprendizaje desde la actividad de los usuarios. Modelado de influencias. Influencia y correlación.


UNIDAD 3

Detección de comunidades y evaluación. Definición de Comunidades. Comunidades en Medios de Comunicación Social. Detección de Comunidades. Subjetividad en la definición de comunidad. Taxonomía de criterios comunitarios aplicables. Detección de comunidades centradas en el nodo. Cliques. Clique máximo. Método de percolación de clique. Accesibilidad k-clique, k-club. Detección de comunidad centrada en grupos. Detección de comunidades centrada en redes. Agrupamiento basado en similaridad Vertex. Modelos de espacio latente. Modelos de bloques. Corte. Agrupamiento espectral. Detección de comunidades centrado en jerarquías. Intermediación perimetral. Agrupamiento jerárquico aglomerativo. Evaluando la detección de comunidades.


UNIDAD 4

Comunidades en redes heterogéneas. Ontología de redes heterogéneas. Redes Multidimensionales. Redes Multi-Modales. Importancia de la heterogeneidad. Comunidades en redes multidimensionales. Un punto de vista unificado para la partición de comunidades. Integración de estrategias. Integración de redes. Integración de Utilidad. Integración de Características. Integración de Partición. Comparación de estrategias de integración multi-dimensionales. Comunidades en redes Multi.-Modales. Co-agrupación en redes de modo dos. Matriz de adyacencias en redes de modo dos. Co-agrupación espectral. Generalización a una estructura estrella. Generalización a redes Multi-modales.


UNIDAD 5

Minería de Medios de comunicación social. Evolución de los patrones en medios de comunicación social. Evolución de una comunidad. Aproximación Naïve para el estudio de la evolución de una comunidad. Agrupación evolutiva en redes de evolución suave. Agrupamiento basado en segmentación en redes evolutivas. Agrupación basada en segmentación. Agrupación con datos de una red. Correlación en redes. Clasificación con datos de una red. Clasificación colectiva. Aprendizaje basado en comunidad. Un entorno de aprendizaje basado en dimensiones sociales. Supuestos subyacentes. Clasificación colectiva vs. Aprendizaje basado en comunidad.