彦桦PO过的东西我就不重覆写了 ★ 本文是否可提供其他同学转作其他非营利用途？（须保留原作者 ID） （是／否／其他条件）： 是 ★ 若满分五分，则私心推荐几分？ 5分 ★ 课程大纲 Introduction to SNA(Social Network Analysis) 就是简介社群网路分析是什麽 Models of Social Network 介绍几个基本的社群网路模型，这边的模型就是会有一套规则， 依照这个规则可以产生一个模拟的社群网路，目标就是模拟真实 的社群网路 Dynamic_Network 这边我有点忘了，但应该是在讲社群网路内节点(Node/Vertex) 或者关系(Edge/Link)的增加或移除，目标也是模拟真实社群网路 的变动 Diffusion Diffusion是扩散的意思，这里会介绍一些diffusion的model，用 来模拟真实世界中讯息(或者是观念、病毒等等)的传播 Robustness 忘记了Q__Q Positions 这个章节是在探讨，每个节点在整个社群网路中的"角色"，举例来 说这个人是非常核心的人物，拥有很多朋友，诸如此类的。 Clustering 这个章节则是简单介绍一些分群(clustering)的演算法，为後面两 个章节铺路。 Community Detection I Community是社群的意思。 这个章节则是在探讨，如何将一个社群网路在做分群，譬如说台大 的社群网路还可以细分资工系的社群网路、电机系的社群网路。这 边是在介绍一些分群的演算法和原则。 Community DetectionII 同上 Prediction 这个章节在介绍如何预测社群网路内的资讯，譬如说预测这两个人 认不认识，可能会去看共同朋友数、住的地点之类的，用这些资讯 去预测。 ★ 上课方式(投影片或是板书、老师教学风格、是否英语授课) 基本上就是照着投影片走，介绍每个章节，并且给reference paper参考 ★ 评分标准 作业*4(60%) + final project(30%) +上台报告(弹性) ★ 作业内容及方式 三个人一组 共有五个project(4+1 final) 五个都是要写不少行code的 project，每一个应该都几千行左右 前两个是给予设定的目标，看做的结果以及创意、创新程度 後三个是竞赛性质，会有可以上传结果的网页，然後随时可 以看计分板看自己的名次和准确率之类的数据。 每一个题目都是open的题目，没有规定要怎麽做，可以用上 课教的东西，也可以看paper写，也可以自己去想方法。 而每一个题目都是很值得研究的问题，都可以作为未来专题题目。 ★ 考试风格及题型 没考试 ★ 其它(会不会点名、需要什麽基础、老师的个性) 同彦桦那篇 ★ 个人修课心得及总结 这是一堂要花很多时间的课，但是可以学到并且实作很多东西。 好的组员很重要，因为不可能所有东西都自己写，有很多是要不断 try and error的方式去做。 然後我觉得他和一般必修课的差别就在於它的题目都是开放式的， 就像是在做研究，没有所谓的正确解答，只有越做越好、越有创新。 --

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