Kompleksne mreže

Prikazani su podaci za akademsku godinu: 2024./2025.

Nositelji

Prof. dr. sc.
Mile Šikić
Prof. dr. sc.
Vedran Podobnik

Predavanja

Izv. prof. dr. sc.
Martina Antonić

Auditorne vježbe

Josipa Lipovac
univ. mag. ing. comp.
Filip Tomas
univ. mag. ing. el. techn. inf.
Izv. prof. dr. sc.
Martina Antonić

Opis predmeta

Predmet predstavlja uvod u znanost o kompleksnim mrežama i njenim primjenama. Gradivo uključuje teoriju grafova, analizu podataka i aplikaciju u biologiji, sociologiji, tehnologiji i drugim poljima. Studenti će učiti u trenutnom istraživanju u području i kako primjeniti svoje znanje u provođenju vlastitih analiza na realnim skupovima podataka kao dijelu finalnog projekta.

Preduvjeti

algoritmi i strukture podataka

Studijski programi

Sveučilišni diplomski
[FER3-HR] Audiotehnologije i elektroakustika - profil
Izborni predmeti (1. semestar) (3. semestar)
[FER3-HR] Automatika i robotika - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Elektroenergetika - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Elektroničko i računalno inženjerstvo - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Elektronika - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Elektrostrojarstvo i automatizacija - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Informacijsko i komunikacijsko inženjerstvo - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti profila (3. semestar)
[FER3-HR] Komunikacijske i svemirske tehnologije - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Računalno inženjerstvo - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti profila (3. semestar)
[FER3-HR] Računalno modeliranje u inženjerstvu - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Računarska znanost - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
[FER3-HR] Znanost o mrežama - profil
Jezgreni predmeti profila (3. semestar)
[FER3-HR] Znanost o podacima - profil
Izborni predmeti (3. semestar)
Izborni predmeti profila (3. semestar)

Ishodi učenja

  1. Objasniti osnovne koncepte iz kompleksnih mreža
  2. Primijeniti stečena znanja na stvarnim mrežama
  3. Analizirati podatke prikupljenje iz društvenih mreža
  4. Primijeniti stečena znanja na društvenim mrežama

Oblici nastave

Predavanja

Direktna predavanja

Auditorne vježbe

Prolazak kroz kod

Način ocjenjivanja

Kontinuirana nastava Ispitni rok
Vrsta provjere Prag Udio u ocjeni Prag Udio u ocjeni
Prisutnost 10 % 20 % 10 % 20 %
Završni ispit: Pismeni 0 % 80 %
Ispit: Pismeni 0 % 80 %

Tjedni plan nastave

  1. Definicija, Termini
  2. Erdos-Renyi slučajni grafovi. struktura stabla. najveća komponenta, Model malog svijeta (Watts-Strogatz model)
  3. Distribucija stupnja
  4. Grupiranje
  5. Algoritmi za računanje distribucije stupnja i koeficijenta grupiranja
  6. Rast mreža. preferencijalno vezanje. Barabasi-Albert model. mreža zakona potencija
  7. Centralnost
  8. Ne drži se
  9. Ekstremalni putovi i pretraživanje u širinu. maksimalan tok i minimalni rezovi. razapinjuće stablo
  10. Dijeljenje grafa. određivanje zajednica
  11. Spektralna svojstva matrice susjedstva
  12. (en) Structure of social network graphs
  13. (en) Social network analysis
  14. (en) Social network analysis
  15. Ne drži se

Literatura

(.), Network Science, Albert-László Barabási,
(.), Networks – an Introduction, Mark Newman, Oxford University Press,

Izvedba

ID 252364
  Zimski semestar
5 ECTS
R0 Engleski jezik
R1 E-učenje
30 Predavanja
0 Seminar
12 Auditorne vježbe
0 Laboratorijske vježbe
0 Konstrukcijske vježbe
0 Vježbe tjelesnog odgoja

Ocjenjivanje

86 izvrstan
74 vrlo dobar
62 dobar
50 dovoljan

Sličan predmet