Консультант(ы):
Ключевые слова:
Тематика проводимого исследования:
Управление в социальных сетях и организационных структурах
Приобретаемые знания:
Теория графов, методы анализа социальных сетей (полезно для управления сообществами и фан-группами)
Приобретаемые навыки и умения:
Математическое моделирование, работа в средах Python, MATLAB, Haskell, Wolfram Mathematica, С++ (на выбор)
Необходимый уровень знаний и навыков практиканта для выполнения задания:
Теория графов, машинное обучение, топология
Тип проекта:
Практика / научно-исследовательская работа
Период практики:
3 недели
Краткое описание проекта:
Требуется найти и проанализировать закономерности в разбиении реальных социальный сетей на подмножества агентов, сгруппированных по наличию или отсутствию каких-либо признаков.
Задания на практику:
1) Построить разбиение графа связей (граф предоставляем, но, можно также использовать и свой датасет) по признакам на подмножества
2) Построить пересечения подмножества и найти закономерность
3) Найти наиболее и наименее отличающиеся подмножества, а также вложение подмножеств
4) Построить нейронную сеть, предсказывающую по заданным подмножествам свойств нескольких агентов, будут ли у них совпадающие свойства среди неизвестных свойств.
Результат выполнения проекта:
Отчет, программный код, возможна научная публикация