2400007 – Algorithmische Methoden zur Netzwerkanalyse

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Allgemeine Informationen

Wichtige Informationen
Der erste Vorlesungstermin findet am Dienstag, den 24. Oktober um 17:30 Uhr in Raum 236 statt. Insgesamt sind 20 Vorlesungstermine geplant. Die genauen Termine werden zu Beginn des Semesters bekannt gegeben.
Kursprogramm
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.

Zielgruppe
Master Informatik, Wirtschaftsinformatik und Informationswirtschaft; Bachelor Informatik (Zusatzleistung)

Veranstaltungsdaten

Dozent(en)
Dorothea Wagner
Studiengang
Master Informatik, Wirtschaftsinformatik und Informationswirtschaft; Bachelor Informatik (Zusatzleistung)
SWS
2+1
Credits
5
Start
24. Okt 2023
Veranstaltungsart
Vorlesung/Übung
Modulart
Wahlfach

Allgemein

Sprache
Deutsch
Copyright
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Verfügbarkeit

Zugriff
24. Okt 2023, 13:30 - 31. Mär 2024, 13:30
Aufnahmeverfahren
Sie müssen einen Aufnahmeantrag stellen, um in den Kurs aufgenommen zu werden. Beschreiben Sie im Feld Nachricht, warum Sie beitreten möchten. Sobald Ihr Antrag angenommen oder abgelehnt wurde, erhalten Sie eine Benachrichtigung.
Zeitraum für Beitritte
Bis: 11. Nov 2023, 08:45
Spätester Kursaustritt
31. Dez 2023
Veranstaltungszeitraum
23. Okt 2023, 13:35 - 24. Feb 2024, 13:35

Für Kursadministratoren freigegebene Daten

Daten des Persönlichen Profils
Anmeldename
Vorname
Nachname
E-Mail
Matrikelnummer

Zusätzliche Informationen

Objekt-ID
2935974

Informationsmeldung
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