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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Escola de Artes, Ciências e Humanidades
 
Artes, Ciências e Humanidades
 
Disciplina: ACH2197 - Análise de Redes Sociais
Social Network Analysis

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2021 Desativação:

Objetivos
Fornecer aos estudantes uma visão ampla dos desafios computacionais relacionados aos diferentes problemas da análise de redes sociais e apresentar, de maneira prática, métricas e métodos computacionais utilizados na resolução desses problemas.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
3140792 - Luciano Antonio Digiampietri
 
Programa Resumido
Visão ampla de uma rede social e representação computacional. Medidas gerais e locais das redes. Estudo de diferentes problemas relacionados às redes sociais.
 
 
 
Programa
Visão geral de uma rede social e representação computacional. Obtenção, organização, limpeza e enriquecimento dos dados. Medidas globais e locais das redes. Diversos desafios computacionais relacionados à análise de redes sociais, como recomendação de itens ou produtos, predição de relacionamentos, atribuição de autoria, análise de sentimentos, detecção de bots, entre outros.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Serão atribuídas notas a trabalhos práticos e apresentações, executados em classe ou fora de classe. A nota final será calculada pela média ponderada das notas obtidas pelo aluno, no decorrer do semestre.
Critério
Média ponderada entre as notas dos trabalhos e apresentações.
Norma de Recuperação
Nota atribuída ao trabalho de recuperação.
 
Bibliografia
     
• Livro(s) texto(s): LEMIEUX, V.; OUIMET, M. Análise Estrutural das Redes Sociais. Instituto Piaget, 2008. 128 p. ISBN 9727719333. WASSERMAN, S.; FAUST, K. Social network analysis: methods and applications. 19. ed. Social network analysis: methods and applications, 2009. SCOTT, J. Social network analysis: a handbook. 2. ed. SAGE, 2009. PRELL, C. Social network analysis history, theory & methodology. Los Angeles London SAGE, 2012. 263 p. • Bibliografia Complementar: DEUK HEE PARK, HYEA KYEONG KIM, IL YOUNG CHOI, JAE KYEONG KIM. A literature review and classification of recommender systems research, Expert Systems with Applications, v.39, n. 11, pp. 10059-10072, 2012. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0957417412002825 WANG, P., XU, B., WU, Y. ET AL. Link prediction in social networks: the state-of-the-art. Sci. China Inf. Sci. 58, 1-38 (2015). https://doi.org/10.1007/s11432-014-5237-y K. A. VIDHYA, T. V. GEETHA. Entity Resolution and Blocking: A Review. 2019 IEEE 9th International Conference on Advanced Computing (IACC), Tiruchirappalli, India, 2019, pp. 133-140. https://doi.org/10.1109/IACC48062.2019.8971572. SREENIVAS MEKALA, VISHNU VARDAN BULUSU, RAGHUNADHA REDDY T. A Survey On Authorship Attribution Approaches. International Journal of Computational Engineering Research, v. 8, n. 9, pp. 48-55. http://www.ijceronline.com/papers/Vol8_issue9/Version-2/H0809024855.pdf DAVID ZIMBRA, AHMED ABBASI, DANIEL ZENG, HSINCHUN CHEN. The State-of-the-Art in Twitter Sentiment Analysis: A Review and Benchmark Evaluation. ACM Trans. Manage. Inf. Syst. v. 9, n. 2, artigo 5, 29 páginas, 2018. https://doi.org/10.1145/3185045 MARIAM ORABI, DJEDJIGA MOUHEB, ZAHER AL AGHBARI, IBRAHIM KAMEL. Detection of Bots in Social Media: A Systematic Review. Information Processing & Management, v. 57, n. 4, 2020. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102250 BREIGER, R. The analysis of social networks. In: Handbook of Data Analysis. Sage Publications, 2004. ULRIK, B.; ERLEBACH, T. Network Analysis: Methodological Foundations. Springer-Verlag, 2005.
 

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