Hauptinhalt
CS 529 — Algorithmische Netzwerkanalyse
(engl. Algorithmic Network Analysis)
Niveaustufe, Verpflichtungsgrad | Vertiefungsmodul, Wahlpflichtmodul |
Lehr- und Lernformen, Arbeitsaufwand |
Vorlesung (3 SWS), Übung (1 SWS), 180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium) |
Leistungspunkte, Voraussetzungen zum Erwerb |
6 LP Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben. Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur |
Sprache, Benotung |
Englisch,Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Informatik. |
Dauer des Moduls, Häufigkeit |
Ein Semester, Unregelmäßig |
Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Christian Komusiewicz |
Inhalt
- Anwendungen von Netzwerkmodellen etwa soziale Netzwerke, biologische Interaktionsnetzwerke
- Algorithmen und Komplexitätsbetrachtungen für Berechnungsprobleme in der Netzwerkanalyse, etwa für Berechnung von Zentralitätsmaßen, Clustern von Netzwerken, Querying von Netzwerken, Aufzählen von Teilnetzwerken
- Zufallsmodelle für komplexe Netzwerke
- Erweiterte Netzwerkmodelle: temporale Graphen, Multilayer-Netzwerke
Qualifikationsziele
Die Studierenden können verschiedene Sachverhalte mittels Netzwerken modellieren und verschiedene Analyseaufgaben als konkrete Berechnungsprobleme formulieren. Für diese Berechnungsprobleme können sie effiziente Algorithmen auswählen oder entwerfen oder zeigen, dass solche Algorithmen nach aktuellem Ermessen nicht existieren.
Voraussetzungen
Die erfolgreiche Teilnahme am Modul „Algorithmen und Datenstrukturen“ ist erforderlich; die erfolgreiche Teilnahme am Modul „Effiziente Algorithmen“ wird empfohlen.
Verwendbarkeit
Importmodul aus dem M.Sc. Informatik.
Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen
- B.Sc. Data Science
- B.Sc. Informatik
- M.Sc. Data Science
- M.Sc. Informatik
Im Studiengang B.Sc. Informatik kann das Modul im Studienbereich Informatik Wahlpflichtmodule absolviert werden.
Literatur
- Borgatti, Everett, Johnson: Analyzing social networks. SAGE, 2018.
- Brandes, Erlebach (eds.): Network analysis: Methodological foundations. Lecture Notes in Computer Science, volume 3418, Springer 2005.
Bitte beachten Sie:
Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:
- WiSe 2016/17 (kein Äquivalent)
- SoSe 2018 (kein Äquivalent)
- WiSe 2018/19 (kein Äquivalent)
- WiSe 2019/20 (kein Äquivalent)
- WiSe 2020/21 (kein Äquivalent)
- SoSe 2021 (kein Äquivalent)
- WiSe 2021/22 (kein Äquivalent)
- WiSe 2022/23 (kein Äquivalent)
- WiSe 2023/24
Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.
Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.