tc maltepe üniversitesi fen bilimleri enstitüsü bilgisayar mühendisliği

T.C. MALTEPE ÜNİVERSİTESİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ
BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI (TEZLİ)
2014-2015 Güz Yarıyılı
Bilgisayar Mühendisliğinde Özel Konular II
“Sosyal Ağ Analizi”
–
AKTS Kredisi: 7.5
Lisansüstü
Teorik: 3 s/hafta / Uygulamalı: 0 s/hafta
3 s/hafta
BİL 527
Seçmeli
Türkçe
Öğretim Elemanları, iletişim bilgileri ve görüşme saatleri:
Yrd. Doç. Dr. Volkan TUNALI [email protected]
Görüşme Saatleri:
(Varsa) Dersin ya da Öğretim Elemanının Web Sayfasının Adresi:
http://akademik.maltepe.edu.tr/~volkantunali
Dersin Genel Amacı:
Dersin genel amacı Sosyal Ağ Analizi’ne ilişkin temel tekniklerini öğretmek, ağlar ile ilgili temel
kavramları açıklamak, ve ağ görselleştirme araç ve tekniklerini tanıtmaktır.
Planlanan Öğrenme Çıktıları ve Alt Beceriler:
Bu dersin sonunda öğrencilerin şu konularda yetkin olmaları beklenmektedir:
1.
2.
3.
4.
Sosyal Ağ Analizi’ne ilişkin temel teknikler hakkında bilgi sahibi olur,
Sosyal Ağlar ile ilgili temel kavram ve ölçütleri açıklar,
Geniş sosyal ağları görselleştirir ve görsel olarak analiz eder,
Sosyal ağlarda bilginin nasıl yayıldığını açıklar.
Genel Yeterlilikler:
Üretken, sorgulayan, yaratıcı.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri:
Sözlü anlatım, sınıf içi tartışma, soru-cevap, örnek çalışmaları inceleme.
Dersin veriliş şekli: Yüz yüze
Varsa, Uygulamanın (staj) yapıldığı yer: Yok
Önkoşul: Yok
Eş dönemli koşul: Yok
Önerilen ilave dersler: Yok
Dersin içeriği
Temel Ağ Kavramları, Ağ Yapısı ve Merkezilik (Centrality) Ölçütleri, Ağ Modelleri, Ağ Görselleştirme,
Topluluk Yapısı, Ağ Oluşturma, Ağlarda Bilginin Yayılımı, Sosyal Bilgi Filtreleme.
Ders kategorisi:
1.
2.
3.
4.
5.
Temel meslek dersleri
Uzmanlık/alan dersleri
Destek dersleri
Aktarılabilir beceri dersleri
Beşeri, İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
X
Ders kitabı:
1. Jennifer Golbeck, “Analyzing the Social Web”, Morgan Kaufmann, 2013.
2. Reza Zafarani, Mohammad Ali Abbasi & Huan Liu, “Social Media Mining: An Introduction”,
Cambridge University Press, 2014.
Yardımcı okumalar:
1. Ernesto Estrada, “The Structure of Complex Networks: Theory and Applications”, Oxford
University Press, 2011.
2. Matthias Dehmer & Subhash C. Basak, “Statistical and Machine Learning Approaches for Network
Analysis”, John Wiley & Sons, 2012.
3. DavidEasley & Jon Kleinberg, “Networks, Crowds and Markets: Reasoning about a Highly
Connected World”, Cambridge University Press, 2010.
Haftalık ders konuları:
Haftalar
1. Hafta
2. Hafta
3. Hafta
4. Hafta
5. Hafta
6. Hafta
7. Hafta
8. Hafta
9. Hafta
10. Hafta
11. Hafta
12. Hafta
13. Hafta
14. Hafta
15. Hafta
16. Hafta
İşlenecek Konular/Yapılacak Faaliyetler
Ders Tanıtımı
Temel Ağ Kavramları
Ağ Yapısı ve Merkezilik (Centrality) Ölçütleri
Ağ Modelleri
Ağ Görselleştirme
Topluluk Yapısı
Ağ Oluşturma
Ağlarda Bilginin Yayılımı
Sosyal Bilgi Filtreleme
Proje Sunumu
Proje Sunumu
Proje Sunumu
Proje Sunumu
Proje Sunumu
Final
Final
Değerlendirme Sistemi
Yarıyıl İçi Çalışmaları
Devam
Laboratuvar
Uygulama
Alan Çalışması
Derse Özgü Staj (Varsa)
Ödev
Sunum
Projeler
Seminer
Kısa Sınav (Quiz)
Dinleme
Ara Sınavlar
Final
Sayısı
Katkı Payı
14
30 (%)
1
30 (%)
1
Toplam
40 (%)
100 (%)
AKTS (Öğrenici İş Yükü Tablosu)
Etkinlikler
Ders Süresi (Ara sınavlar dahildir)
Laboratuvar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi (Ön çalışma, pekiştirme)
Sunum/Seminer Hazırlama
Proje
Ödevler
Kısa Süreli Sınav
Dinleme
Ara Sınavlar
Final
14
Süresi
(Saat)
3
14
4
56
1
57
57
Sayısı
1
30
Toplam İş Yükü
İş Yükü
42
30
185
Dersin Öğrenim Çıktılarının BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI (TEZLİ)
Programı Yeterlilikleri İle İlişkisi
Katkı Düzeyi
No
Program Yeterlikleri/Çıktıları
1
2
3
4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

1 en düşük, 2 düşük, 3 orta, 4 yüksek, 5 en yüksek olarak belirtilecektir.
5

Download Report