Subject

Graph Theory and Social Networks

Course Title

Graph Theory and Social Networks
Graph theory and social media

Code

F23L3W161

Study Programme

Data statistics and analytics

Organizer of the study programme (unit, institute, department or division)

Faculty of Computer Science and Engineering

Degree level (first, second, third cycle)

First Cycle

Academic year / semester

5 / Winter

Number of ECTS credits

Teacher

Марија Михова, Соња Гиевска

Prerequisites for enrolling in the course

Algorithms and Data Structures or Applied Algorithms and Data Structures

10.

Objectives of the course programme (competences)

Целта на курсот е студентите да се воведат во најважните аспекти од теоријата на графови, со подетален осврт на теоријата која е значајна за анализа на социјални мрежи. Студентите ќе се запознаат со концептите, компонентите и организацијата на социјалните мрежи, како и технологиите за развој, интеркација и анализа на истите.

11.

Course content

Lectures:
1. Графови и нивно претставување, ориентирани и неориентирани графови. Подграфови, изоморфизам во графови, пат, циклус
2. Дрва, растојание, BFS и DFS дрва.
3. Сврзаност, Ојлерови и Џамилтонови патишта. Бипартитивност и спарување.
4. Боење на темиња и ребра, независни множества и кликови, планарни графови
5. Мрежи. Структура и модели на мрежи. Јаки и слаби врски во мрежи. Позитивни и негативни врски. Симетричност, дихотомија, мерки на централна симетрија Метрики.
6. Профил на мрежа - основни мрежни карактеристики
7. Примена на машинско учење за анализа на социјални мрежи
8. Репрезентација на јазли, врски, графови
9. Извлекување знаење од социјални мрежи
10. Моделирање на корисници и заедници. Антисоцијално однесување
11. Примена на теорија на игра во анализа на мрежи и однесување на поединци и заедници
12. Персонализација и профилирање на корисници. Студии на случај

Practical Classes:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.

12.

Learning methods

Lectures using presentations, interactive lectures, exercises (using equipment and software packages), teamwork, case studies, guest lectures, independent preparation and defense of a project assignment and a seminar paper.

13.

Total available time

6 ECTS x 30 hours = 180 hours

14.

Distribution of available time

30 + 45 + 15 + 15 + 75 = 180 hours

15.

Forms of teaching activities

15.1.	Lectures - theoretical instruction	30 hours
15.2.	Exercises (laboratory, auditory), seminars, teamwork	45 hours

16.

Other forms of activities

16.1.	Project assignments	15 hours
16.2.	Independent assignments	15 hours
16.3.	Home study	75 hours

17.

Assessment method

17.1.	Tests	10 points
17.2.	Seminar paper / project (presentation: written and oral)	15 points
17.3.	Activities and learning	10 points
17.4.	Final exam	70 points

18.

Grading criteria (points / grade)

up to 50 points	5 (five) (F)
from 51 to 60 points	6 (six) (E)
from 61 to 70 points	7 (seven) (D)
from 71 to 80 points	8 (eight) (C)
from 81 to 90 points	9 (nine) (B)
from 91 to 100 points	10 (ten) (A)

19.

Requirement for obtaining a signature and taking the final exam

completed activities 15.1 and 15.2

20.

Language of instruction

Macedonian and English

21.

Method for monitoring the quality of teaching

internal evaluation and survey mechanism

22.

Literature

22.1.	Required literature 1. By David Easley and Jon Kleinberg \| Networks, Crowds, and Markets Reasoning About a Highly Connected World \| Cambridge University Press \| 2010 2. Guy Kawasaki, Peg Fitzpatrick \| The Art of Social Media: Power Tips for Power Users \| LLC \| 2014 3. Charu C. Aggarwal \| Social Network Data Analytics \| Springer \| 2011
22.2.	Additional literature No. Author Title Publisher Year