Disciplina

Área

Área Científica de Metodologia e Tecnologia da Programação > Algoritmos

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Nível

A UC inclui um projecto (50%) a realizar em grupos de 2 ou 3 alunos, e um exame final (50%).

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

3.0 h/semana

1.5 h/semana

147.0 h/semestre

Objectivos

Esta disciplina tem como objecto de estudo as redes complexas, com foco nos algoritmos, modelos e aplicações quer para redes artificiais quer para redes reais, incluindo redes sociais, redes de informação, e redes biológicas. Neste contexto, interessa tanto o desenvolvimento de algoritmos e estruturas de dados escaláveis para que seja possível um análise efectiva destas redes complexas, como a elaboração de modelos teóricos capazes de descrever os padrões encontrados empiricamente. As aplicações são inúmeras, indo desde motores de pesquisa, difusão de informação na internet, nas redes sociais, nos blogs, ao marketing viral, tolerância das redes a eventos destrutivos, fenómenos epidemiológicos em redes, biologia computacional, com ligações às ciências sociais, à física e à economia.

Programa

Introdução ao estudo de redes e sistemas complexos. Teoria e conceitos básicos. Redes de grande dimensão e propriedades. Caracterização de redes complexas: redes biológicas, sociais e tecnológicas. Modelos de grafos aleatórios. Representação eficiente de grafos de grande dimensão. Estruturas de dados sucintas. Desenho e análise de algoritmos escaláveis para a análise de redes de grande dimensão, incluindo algoritmos aleatórios e com recurso a técnicas de amostragem. Bases de dados e plataformas distribuídas orientadas ao armazenamento e processamento de redes de grande dimensão. Análise de ligações e caminhos aleatórios. Detecção de comunidades e partição de grafos. Algoritmos de ranking. Renomeação de vértices. Efeitos causados pela estrutura das redes, ligações a eventos económicos, sociais e biológicos. Sistemas dinâmicos em redes. Introdução à descrição de processos estocásticos e simulações multi-agente em larga escala. Propagação de doenças em redes e tolerância a eventos destrutivos. Influencia social e modelos de formação de opiniões em redes. Teoria de jogos e dinâmica de populações. Cooperação, dinâmicas de reputações e problemas de bem público. Processos de decisão em redes complexas estáticas e dinâmicas.

Metodologia de avaliação

A UC inclui um projecto (50%) a realizar em grupos de 2 ou 3 alunos, e um exame final (50%).

Bibliografia

Principal

Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a Highly Connected World

Easley, D. and Kleinberg, J.

2010

Cambridge University Press


Networks: An Introduction

M. E. J. Newmann

2010

Oxford University Press


Network Science

Barabási, A.-L.

2016

Cambridge University Press


Lectures on Complex Networks

Dorogovtsev, S.N.

2010

Oxford University Press


Graph Theory in the information age

F. Chung.

2010

Notices of AMS, 57(6):726-732


Mining of Massive Datasets

J. Leskovec, A. Rajaraman, J. D. Ullman

2011

Cambridge Univ. Press


Dynamical processes on complex networks

Barrat, A., M. Barthelemy, and A. Vespignani

2008

Cambridge University Press


Secundária

Introduction to Algorithms (3rd edition)

Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein

2009

The MIT Press


Community detection in graphs

S. Fortunato

2010

Phys Rep 486:75-174


The Structure and Function of Complex Networks

M. J. Newman

2003

SIAM Rev. 45. No. 2. pp. 167-256


Statistical Mechanics of Complex Networks

R. Albert and A.-L. Barabási

2002

Rev. Mod. Phys


Scale-free networks: complex webs in nature and technology

Caldarelli, Guido

2013

Oxford University Press