Bu dersin amacı graf teorisi ve graf teorisinin sosyal ağlardaki uygulamaları hakkında teorik ve pratik bir değerlendirme sunmaktır. Graf Teorisi bir çok modern uygulamada kullanılan popüler bir konudur ve graflar farklı alanlardaki bi çok prolemi çözmek için kullanılmaktadırlar. İlk olarak bu ders, grafların vev graf terosinin temel karamlarına bir giriş sunmakta, ve özel graflardan başlayarak grafların rasgele, iletişim ve sosyal ağlardaki farklı kullanım alanlarına kadar geniş bir alanı kapsamayı amaçlamaktadır. Amacımız, hem çok popüler bir ağ uygulaması türü olan hem de araştırma alanı olarak önemli bir konu olan sosyal ağların fonksiyonel şekilde anlaşılmasını sağlamaktır.
Ön Koşullar
XXX Ders Adı...
Eş Koşullar
XXX Ders Adı...
Özel Koşullar
Dersin alınabilmesi için öğrenciden beklenen asgari yeterlilikler.(Örnekler: Yabancı dil seviyesi, derse devam, önceden edindiği kurumsal yeterlilikler vs. gibi)
Öğretim Üyeleri
Assis. Prof. Dr. Uğur ODABAŞI
Asistanlar
-
Ders Gün,Saat ve Yeri
Bu ders bu dönem açılmamıştır.
Görüşme Saatleri ve Yeri
Bu ders bu dönem açılmamıştır.
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
-Siniflar bu ders icin yeterli donanimdadir. Bu ders icin ayri bir ekipman gerekmemektedir. Siniflardaki bilgisayar donanimi ve/veya bolum bilgisayar labaratuarlari bu ders icin yeterlidir. Bolumde bu dersi verebilecek bilgide ogretim gorevlisi ve mevcut personel vardir. Bu ders acik kaynak kodlu yazilim ve ogrenme kaynaklarini kullanmak icin tasarlanmistir. Ayrica lisansli bir yazilima ihtiyac yoktur.
Dersin dinamik yapisi nedeniyle belli bir ders kitabi kullanilmayacaktir, ancak dersin temellerini ve esaslarini veren bazi klasik sosyal ag analiz kitaplari kullanilabilir. Referans materyallerin cogu pekcok kitap ve online kaynaktan temin edilebilir ve bunlar ogrencilere ders slaydi, not, bildiri, sinif alistirmasi, odev ve proje seklinde dagitilacaktir.
Temel Kaynaklar
-Sosyal ag analizi ile ilgili yararlanilabilecek bazi klasik mecvut kaynaklar sunlardir:
- Graflar e Graf Teorisi hakkında herhangi bir ders kitabı
- Graph Theory and Complex Networks - An Introduction, Maarten van Steen
- Lecture notes on Graph Theory and Social Networks, Kimball Martin
- Lab materyali ve notları
Diğer Kaynaklar
-
Haftalık Ders Programı
Hafta
Dersin İçeriği
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
1. Hafta
-Giris ve Oryantasyon, Ders Tanitimi
-Temel Graf Teorisi (sosyal ag datasinin graf gosterimi, hizip, baglanirlik, bilesenler, maksimum akis minimum kesisim, en kisa yol, orten agaclar)
Ders
2. Hafta
-Temel Graf Teorisi (kerte dagilimlari, guc kanunu, rasgele, zipf dagilimlari, serbest olcekli, kucuk-dunya aglari, tercihli ek, merkez olculeri)
-Sosyal Medya & Web 2.0
Ders
3. Hafta
-Web Robotlari & Veri toplama (temel konseptler, web sayfasi kazima, duzenli ifade bazli ayristirmalar, RSS’lerden XML ayristirmasi)
-Web Robotlari & Veri toplama (acik kaynak kodlu web robotlari, web robot yontemleri, klavuzlar, etik)
Ders
4. Hafta
-Yapisal Veri Ayristirmasi (veri ayristirma egitiminde makine ogrenmesi uygulamalari)
-Yapisal Olmayan Veri Ayristirmasi (veri ayristirma egitiminde makine ogrenmesi uygulamalari)
Ders
5. Hafta
-Veri Gorsellestirme Uygulumalari – 1. Bolum (Pajek gorsellestirme programi)
-Programlama Ara Yuzleri (API) (acik kaynak kodlu BlogTrackers ile ornek uygulamalar)
Ders
6. Hafta
-Veri Gorsellestirme Uygulumalari – 2. Bolum (Network Workbench gorsellestirme programi)
-Bilgi Entegrasyonu (Farkli ve heterojen veri kaynaklari, farkli web sitelerinden veri entegrasyonu)
Ders
7. Hafta
-Bilgi Entegrasyonu (farkli web servislerinden veri entegrasyonu, melez uygulamalar kurma)
-Baglanti Analizi (rastgele aglarin analizi, graflarda rassal yuruyus, serbest aglar, tercihli bag modelleri)
Ders
8. Hafta
-Baglanti Analizi (bilginin yayilimi, artarda ve lineer esik modelleri)
Ders
9. Hafta
-Bilgi Erisimi ve Web Arama (icerik analizi, benzerlik ve siralama fonksiyonlari)
-Bilgi Erisimi ve Web Servisleri (ag analizi, HITS, Sayfa Degeri)
Ders
10. Hafta
-Fikir Madenciligi ve Duygu Analizi
Ders
11. Hafta
-Ortak Akil (kitle istihdam ve ortak akil analizi, insentivizasyon, ESP gibi “bir amac icin oyun” (GWAP))
Ders
12. Hafta
-Ortak Akil (Python ile ortak akil programlamasi – 1. ve 2. bolum)
Ders
13. Hafta
-Web Analitigi
Ders
14. Hafta
-Rlnposphere: Geleneksel gorevler ve orjinal problemler
Ders
15. Hafta
-Guven ve Health 2.0, Bilgi iliskisi ve guvenilirligi
Ders
16. Hafta
-Bulut Bilisim
-Guvenlik, Gizlilik ve Sosyal Medyada Etik Konular (akademik ve endustriyel perspektiflerden)
Ders
17. Hafta
Tekrar
Ders
Değerlendirme Ölçütleri
Ölçüt Tipleri
Adet
Yüzdesi(%)
Ara sınav(lar)
1
40
Ödevler / Dönem Ödevi / Sunum
1
20
Final
1
40
ÖÇ-1
Iletişim araçlarının karmaşık sosyal faktörler tarafından nasıl şekillendigini aciklayabilmek.
ÖÇ-2
Ogrencilerin sosyal medyada ortaya çikan zorluklari ve arastirma olanaklarini çalismalari, ve problem cozmede cok tarafli yaklasimlari yenilikci bir sekilde uygulamayi ogrenmeleri icin sosyal bilisim alanindaki son gelismelerin tanitilmasini saglamak.
ÖÇ-3
Sosyal iletisim aglarinin etkisini anlamak.
ÖÇ-4
Medya ve iletisim birimlerindeki gelisimleri birden fazla teorik acidan ozumleme becerisini kazanmak.
ÖÇ-5
Ogrencilerin problem cozme yeteneklerini artirmasi, dusunme sinirlarini zorlamasi, yaratici olmak ve ayni zamanda da ilginc seyler ogrenmek ve uretmek icin firsatlardan yararlanabilmesini saglamak.
ÖÇ-6
Iletisim ve bilisim teknolojilerindeki medya tezlerini elestirel bir yaklasimla kavramak.
ÖÇ-7
Bu ozgun bilgiler verildiginde, bilisim sektorundeki giderek artan taleplere karsi hazirlikli olmak ve web bilimlerindeki ileri arastirmalari derinlemesine ustlenilebilmesini saglamak
Program Çıktıları
PÇ-1
Matematik, fen bilimleri ve ilgili mühendislik disiplinine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, karmaşık mühendislik problemlerinde kullanabilme becerisi.
PÇ-2
Karmaşık mühendislik problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.
PÇ-3
Karmaşık bir sistemi, süreci, cihazı veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.
PÇ-4
Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.
PÇ-5
Karmaşık mühendislik problemlerinin veya disipline özgü araştırma konularının incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme veyorumlama becerisi.
PÇ-6
Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.
PÇ-7
Sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az bir yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, tasarım ve üretim raporları hazırlayabilme, etkin sunum yapabilme, açık ve anlaşılır talimat verme ve alma becerisi.
PÇ-8
Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; bilgiye erişebilme, bilim ve teknolojideki
gelişmeleri izleme ve kendini sürekli yenileme becerisi.
PÇ-9
Etik ilkelerine uygun davranma, mesleki ve etik sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.
PÇ-10
Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.
PÇ-11
Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi;mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık.
