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Análise de Grandes Grafos

Objetivos

O objectivo principal da UC é desenvolver competências que permitam estudar estruturas dos grandes grafos. As metodologias para atingir esse objectivo são apresentadas nos tópicos 3 e 4, após a introdução (no ponto 2) dos necessários conceitos básicos de grafos. No ponto 1 apresentam-se e destacam-se particularidades de grandes grafos que ocorrem em diversos contextos, e serve para motivar a matéria a tratar nesta UC. Os pontos 4 e 5 fornecem metodologias para prever a evolução de fenómenos em objectos representados por grandes grafos.

Caracterização geral

Código

12082

Créditos

6.0

Professor responsável

Pedro José dos Santos Palhinhas Mota

Horas

Semanais - 4

Totais - 70

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

Bibliografia

Networks (second edition), Mark Newman, Oxford University Press, 2018 (ISBN: 9780198805090)

Networks, Crowds, and Markets: Reasoning about a highly connected World, David Easley and Jon Kleinberg, Cambridge University Press, 2010 (ISBN: 9780521195331)

Graph Analysis and Visualization: Discovering Business Opportunity in Linked Data, Richard Brath and David Jonker, Wiley, 2015 (ISBN: 978-1-118-84584-4)

Big Data Analytics: From Strategic Planning to Enterprise Integration with Tools, Techniques, NoSQL, and Graph, David Loshin, Imprint: Morgan KaufmannPrint, Elsevier, 2013 (ISBN: 978-0-12-417319-4)

Método de ensino

As aulas são teóricas/práticas participadas, com exposição e discussão dos conceitos e metodologias devidamente complementada com exemplos e resoluções de problemas (incluindo software). Eventuais dúvidas poderão ser esclarecidas no decurso das aulas ou em sessões individuais no período de atendimento docente aos alunos. 

Método de avaliação

Há avaliação contínua. Esta compõe-se de 2 momentos de avaliação, testes e/ou trabalhos escritos. A classificação final corresponde à média aritmética destas avaliações. Para quem não obtenha a aprovação com a avaliação contínua há exame global.

Conteúdo

1 Exemplos de grandes grafos reais; 

2 Conceitos básicos de grafos; 

3 Medidas topológicas (centralidade, comunidades, semelhança); 

4 Análise da estrutura de grafos de grandes dimensões (componentes, caminhos mais curtos e efeito small-world, distribuição dos graus dos vértices, distribuição de medidas de centralidade;) 

5 Grafos aleatórios; 

6 Processos em grandes grafo.  

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: