Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse
Allgemeines
- Dozenten: Dr. Michael Hamann, Torsten Ueckerdt
- Vorlesung: Dienstags und Donnerstags 14:00-15:30 (
geändert, siehe unten) - Raum: Online via MS Teams, der Link befindet sich im Ilias
- Studiengang: Master Informatik, Wirtschaftsinformatik und Informationswirtschaft; Bachelor Informatik (Zusatzleistung)
- Modul: Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse [M-INFO-102400]
- Anmeldung: Bitte via Ilias anmelden!
- Prüfung: Mündliche Prüfung, außerdem zusätzlich Prüfungsleistung anderer Art (siehe Mini-Seminar und Mini-Praktikum)
Organisatorisches zur Vorlesung
Die Vorlesung findet - anders als zunächst angekündigt - live via MS Teams statt (angekündigt waren vorab aufgezeichnete Videos). Es wird aber trotzdem Video-Aufzeichnungen geben, so dass die Vorlesung auch wie angekündigt asynchron gehört werden kann.
Die Vorlesung wird auf Grund der aktuellen Situation komplett online angeboten. Die Vorlesung findet live via MS Teams statt (Link im Ilias). Die Inhalte der Vorlesung werden dabei aufgezeichnet, interaktive Diskussionen sind davon ausgenommen. Die Videos sowie die dazugehörigen Materialien (primär Foliensätze) werden im Ilias-Arbeitsbereich bereitgestellt. Fragen können per E-Mail, im Ilias-Forum und in den Live-Veranstaltungen gestellt werden.
Es wird insgesamt ca. 19 Vorlesungstermine geben, die Vorlesungen werden zunächst jede Woche Dienstag und Donnerstag stattfinden. Die letzten Vorlesungen werden daher vermutlich bereits Ende Juni stattfinden. Sollten Vorlesungen ausfallen müssen, so wird dies im Ilias in den Ankündigungen bekannt gegeben. Diese werden dann durch weitere Termine im Juli ersetzt.
Inhalt
Netzwerke sind heutzutage allgegenwärtig. Neben physisch realisierten Netzwerken wie z.B. in der Elektrotechnik oder dem Transportwesen werden zunehmend auch abstrakte Netzwerke wie z.B. die Verbindungsstruktur des WWW oder Konstellationen politischer Akteure analysiert. Bedingt durch die Vielzahl der Anwendungen und resultierenden Fragestellungen kommt dabei ein reicher Methodenkatalog zur Anwendung, der auf interessante Zusammenhänge zwischen Graphentheorie, Linearer Algebra und probabilistischen Methoden führt. In dieser Veranstaltung sollen einige der eingesetzten Methoden und deren Grundlagen systematisch behandelt werden. Fragestellungen werden exemplarisch an Anwendungsbeispielen motiviert, der Schwerpunkt wird auf den zur Lösung verwendeten algorithmischen Vorgehensweisen sowie deren Voraussetzungen und Eigenschaften liegen. Insbesondere werden folgende Themen behandelt:
- Komplexe und nicht-komplexe Netzwerke
- Maße zur Charakterisierung von Netzwerken
- Zentralitätsmaße
- Netzwerkmodelle
- Clusteranalyse in Netzwerken
- Epidemien auf Netzwerken.
Mini-Seminar und Mini-Praktikum
Die Prüfungsleistung zu diesem Modul besteht laut Modulhandbuch aus einer mündlichen Prüfung plus einer „Prüfungsleistung anderer Art nach § 2 Abs. 2 Nr. 3 SPO“. In dieser Vorlesung wird diese Prüfungsleistung anderer Art wahlweise aus einem Mini-Seminar oder einer Praktikumsaufgabe bestehen. Die Leistung der Teilnehmer wird beim Mini-Seminar darin bestehen, sich selbstständig in eine gegebene Literaturquelle (d.h. in aller Regel ein Artikel aus einer Zeitschrift) einzuarbeiten und dieses den Kommilitonen einem Vortrag von ca. 20 Minuten vorzustellen. Beim Praktikum werden die Aufgaben voraussichtlich darin bestehen, einen Algorithmus aus dem Themenbereich der Vorlesung in NetworKit in C++ zu implementieren und eine Evaluation des Algorithmus in einem kurzen Vortrag vorzustellen. Die Vorträge werden voraussichtlich online via MS Teams stattfinden.
Dankeschön
Diese Vorlesung basiert auf einer von Prof. Henning Meyerhenke konzipierten und im SoSe 2019 von Dr. Alexander van der Grinten gehaltenen Vorlesung. Ihre Materialien, die wir freundlicherweise nutzen durften, haben uns die Vorbereitung immens vereinfacht. Herzlichen Dank dafür!