1、1 附件二：课程简介 复杂网络分析 计划上课人数 ： 20 人 选课学生要求： 对 网络分析 等方面有基本认知能力 ， 对 应用 型 研究 有基本理解 。 教室要求（对教室设备的要求）： 电脑和投影仪 预定行课时间段 :2018.6.11-2018.7.6 初步课程表： # 内容 课时 时间 教室 备注 1 网络介绍与实证研究 技术网络，社交网络，生物网络 5 6/11/2018 H507 时间 8:3012:00 2 网络理论基础 网络数学，测量与度量，大规模网络结构 ； 5 6/12/2018 H507 时间 8:3012:00 3 网络理论基础 大规模网络结构 5 6/13/2018 H
2、507 时间 8:3012:00 4 网络算法 中心变量的计算，区域检测与聚类 ； 5 6/14/2018 H507 时间 8:3012:00 5 网络算法 连接组件选取，流动与切分 5 6/15/2018 H507 时间 8:3012:00 6 网络模型 随机图 ； 5 7/2/2018 H403 时间 8:3012:00， 13:55-15:35 7 网络模型 网络形成 5 7/3/2018 H403 时间 8:3012:00， 13:55-15:35 8 网络进程案例分析 （上）； 5 7/4/2018 H403 时间 8:3012:00， 13:55-15:35 9 网络进程案例分析（
3、上） 5 7/5/2018 H403 时间 8:3012:00， 13:55-15:35 10 期末项目报告演示 ； 5 7/6/2018 H403 时间 8:3012:00， 13:55-15:35 授课教师： 陈远筑 教授 、胡婷教授 2 课程 目标 ： 当今时代，各类学科中的复杂问题都可以通过网络科学，利用交互的大数据信息进行模拟，网络科学已成为大数据时代理解世界的强大工具。近年来，包括计算机网络，社交网络和生物网络在内的网络科学研究已受到了学术界极大的关注。并且，随着互联网的崛起，电脑和智能移动设备的普及，使得大规模收集和分析网络数据成为可能，各种新的理论工具的发展使我们能够捕获来自不
4、同种类网络的最新信息和知识。基于综合学科的大型复杂网络的研究，也在数学，物理，计算机与信息科学，生物学和社会科学等许多领域获得了重大的发展。因此，本课程的主要目标在于，通过 大数据处理和网络科学建模，解决各学科出现的复杂问题，提高学生的大数据分析处理能力，了解网络建模规则和标准，培养学生的网络科学建模思维。课程主题涵盖了网络的测量和结构，网络理论的基础知识，计算机算法以及网络的频谱方法和数学建模，帮助学生扩充相关领域的基础知识。 课本和参考资料： 1） Networks: an introduction , Mark Newman, ISBN-13: 978-0199206650, Oxford University Press, 2010. 2） Introduction to graph theory , Douglas West, ISBN-13: 978-9332549654, Pearson India, 2015. 学习 指南 阅读课本 认真听讲 完成课程项目 和同学协作 如有必要，咨询教师 如有必要，使用 Email 和网络聊天室 认真准备 案例 项目报告和 PPT 评分方式 平时 30%，期末 70%
