NetwerkAnalyse

- Contents


- Docent, times

- Literature

All books are freely and legally available on the web:

- NetworkX practical session

In the practical sessions we work with Python NetworkX network analysis software. It is highly recommended to install this on your own computer/laptop.

Ipython Notebooks

You will get your exercises as Ipython notebooks. You must hand in your exercises as a notebook. Here is the crucial information about it.

- Software

We make use of Python and NetworkX software. Networkx needs the numpy and matplotlib packages.

You must have all this software installed on your own laptop.

We strongly advice you to install the Anaconda Python Distribution. This distribution contains all the necessary modules and packages needed for this course. In particular, it contains networkx and IPython notebooks. It is available for all platforms and provides a simple installation procedure/ You can download it from: http://continuum.io/downloads. More detailed installation instructions.

Python

We assume you know quite some Python and are able and willing to learn more. Check out this Python cheat sheet and see what is new for you, and get that knowledge.

- Learning Objectives

These learning objectives are located in the knowledge, comprehension and application layers of the cognitive domain in the taxonomy of Bloom. Link to the matrix connecting the learning objectives, the two exams and the taxonomy of Bloom.

- Week by Week


WeekWhat?
Notes 1

Voorkennis notebook
Braess Paradox Slides 1
Braess Paradox Slides 2
  1. Literature Easley & Kleinberg Chapter 1.
    From van Steen:
    1. Chap 1
    2. Chap 2.1 except part on degree sequences , 2.2 except theorem 2.3, 2.3 until theorem 2.4.
    3. Nb: in this course we only work with simple graphs. You do not need to worry about multigraphs etc. An edge between nodes x and y can thus be equated with the pair (x,y).
    4. Chap 6.2 6.4

    Bekijk het Voorkennis notebook. In het tweede hoorcollege behandelen we verzamelingenleer en list en dict comprehensions in python. Alle noties in de Wikipedia pagina over verzamelingen worden bekend verondersteld en worden uitgelegd in het tweede hoorcollege.

  2. Introduction.
  3. Computer practicum (weinig)
    1. Zorg dat je bekend raakt met Ipython en Ipython Notebooks.
    2. Doe de Networkx Tutorial. Go through all steps.
    3. Maak je tutorial als een Ipython notebook. Start met de file NetworkXgetStarted.ipynb
    4. Test je Python skills die nodig zijn voor dit college, en leer zonodig bij. Maak de opgaven in PythonVoorkennis.ipynb.
  4. Homework: (veel)
    1. Link naar Inleveropdracht
    2. Maak de opgaven uit de MacbethWarmup
    3. Easley and Kleinberg: Hfd 2.5 exercises 1 en 2.
    4. Alle opgaven in de lecture notes van week 1
  5. Quiz

    De quiz bestaat uit een selectie van de exercises in de lecture notes van week 1.

Notes 2
v. Steen: Sec 6.4
  1. Literature: van Steen: 6.4 and E& K Chapter 2 and Chapter 3 sections 3.1 until 3.5.
  2. Computer practicum
    1. Use NetworkX to compute all exercises from the warm up exercise of week 1.
    2. Make yourself familiar with the GraphML format.
    3. Use NetworkX to compute with the Macbeth Network. Make the exercises listed there.
    4. Of course you do these exercises in an IPython notebook.
  3. Homework:
    1. Link naar Inleveropdracht
    2. The exercises in the lectures notes on v. Steen: Sec 6.4
    3. The exercises in the lectures notes on E and K chap 2 and 3
    4. The exercises from Chap 3 E & K. and problems 1 and 2 from the homework for chapter 3 in the course given by Easley (Local copy)
  4. Quiz

    De quiz bestaat uit een selectie van de exercises in de lecture notes van deze week.

3
E&K ch5
  1. Literature: van Steen: Chap 3 and E& K Chap 5 (except 5.5B).
  2. Link naar Inleveropdracht
  3. Homework:
    1. The exercises 1,2,3,4 from E& K Chap 5 plus the extensions of these exercises given in the lecture notes (see E&K ch5).
  4. Computer practicum Werken aan de inleveropdracht
  5. Quiz

    De quiz bestaat uit een Oefententamen. En hier staan de antwoorden. Dit is het deeltentamen van een eerder jaar. Let op, dit is MC. Dit jaar is er geen MC. Dit jaar zijn er minder vragen, maar je moet meer uitrekenen. Ook is het tentamen dit jaar makkelijker. .

4
  1. Midterm EXAM What you should know for the exam, and how the exam will be.
week 5
Hfd 4
Hfd 13
  1. Literature: E&K hfd 4 section 4.1-4.3 en hfd 13 helemaal.
  2. Huiswerk: E&K hfd 4, alle opgaven. E&K hfd 13, alle opgaven, veel NetworkX. Link naar Inleveropdracht
  3. Computer practicum maak in een groepje van 2 de opdrachten over affiliatie netwerken.
  4. Vrijdag antwoorden op examen, en inleveropdracht en quiz.
6
Hfd 16
Hfd 16 in Slides
Hfd 18 as notebook
Hfd 18 in Slides
  1. Literature: E&K ch 16, Section 16.1-16.2 and ch 18: Power Laws Sections 18.1-18.6
    1. Preferential Attachment Model in Python
  2. Huiswerk: Link naar Inleveropdracht
    Doe eerst het herding experiment in de LectureNotes.
    E&K hfd 16, som 1 (Net als in het boek (sectie 16.5) zien we een high signal als blauw trekken en een low signal als rood trekken. Een speler "accepts" als hij "meerderheid blauw" zegt.) en 2;
    hfd 18, alle opgaven (voor opgave 3, verander Cornell in UvA en denk aan colleges die iedereen mag volgen (bijvoorbeeld in de vrije keuze ruimte).
  3. Computer practicum We bekijken homofilie in affiliatie netwerken.
  4. Friday Quiz: prepare the herding theory and experiment: bring laptop, paper and colored pens.
  5. Video eli_pariser_beware_online_filter_bubbles
7
Hfd 19
slides
  1. Literature: E&K ch 19, Section 19.1-19.3
  2. Huiswerk: E&K hfd 19 Link naar Inleveropdracht
  3. Computer practicum programming cascades
  4. Quiz: oefen tentamen vragen
  5. why_videos_go_viral video
8
  1. Tweede deeltentamen. What you should know for the exam, and how the exam will be.
Hertentamen
  1. Voor het hertentamen zie Datanose.
  2. De stof en de regels van het hertentamen.