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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) N.N.

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,
  • können für diese Berechnungsprobleme 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 2025/26 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
  • WiSe 2025/26

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.