Mô tả vắn tắt học phần

1. Tên học phần:

Phân tích mạng xã hội

2. Ngôn ngữ giảng dạy:

Tiếng Anh

3. Mã học phần:

ISB574150

4. Bộ môn phụ trách giảng dạy:

TN - Khoa Tài năng kinh doanh

5. Trình độ:

Đại Học

6. Số tín chỉ:

3

7. Phân bổ thời gian:

  • Đối với hoạt động trên lớp:
  • Lý thuyết: -> Hoạt động giảng dạy trên lớp: 30 giờ
  • Làm việc nhóm, thảo luận:: 15 giờ
  • Đối với hoạt động tại phòng máy tính, phòng mô phỏng, …:
  • Thực hành, làm việc nhóm, thảo luận
  • Tự nghiên cứu, tự học: * Hoạt động tự nghiên cứu, tự học (Self-study): 105 giờ -> Tự học: 45 giờ -> Thực hiện bài tập cá nhân: 30 giờ -> Thực hiện bài tập nhóm: 30 giờ
  • Đồ án, Đề án, Dự án
  • Thực tập

8. Ngành áp dụng:

Dữ liệu đang cập nhật...

9. Điều kiện tiên quyết:

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

10. Mục tiêu học phần:

- Trích xuất và xử lý dữ liệu từ các nguồn Web xã hội. - Sử dụng thuật toán để trực quan hóa các tương tác trên Web xã hội. - Áp dụng phương pháp toán học và thống kê để xác định xu hướng trên Web xã hội. - Xác định các vùng quan trọng trong mạng xã hội bằng kỹ thuật toán học và thống kê. - Phân hoạch mạng xã hội thành các cụm (clusters). - Lựa chọn độ đo phù hợp để đo lường tương tác giữa các nút mạng xã hội. - Tính toán chỉ số popularity, authority và hub cho các nút mạng.

11. Mô tả vắn tắt nội dung học phần:

Web xã hội mang đến cho mọi người một tiếng nói; dữ liệu từ Facebook, Twitter và các mạng xã hội khác cho phép chúng ta xác định các xu hướng và mối quan hệ trong xã hội. Các ứng dụng quan trọng của phân tích dữ liệu Web xã hội nằm trong lĩnh vực kinh doanh, chẳng hạn như theo dõi sự lan truyền (buzz) xung quanh một sản phẩm mới, và hiểu các mối quan hệ giữa khách hàng và sản phẩm.

Học phần giới thiệu cho sinh viên các nguồn dữ liệu Web xã hội hiện có, kết hợp các khái niệm khoa học dữ liệu và học máy để trích xuất và phân tích dữ liệu mạng xã hội. Nội dung bao gồm: biểu diễn và trực quan hóa mạng, các độ đo trung tâm (centrality metrics), phát hiện cộng đồng (community detection), phân tích lan truyền thông tin, và tính toán các chỉ số popularity, authority, hub cho các nút mạng.