中南民族大學(xué)管理學(xué)院
管理學(xué)院研究生和本科生：
受?chē)?guó)家外專(zhuān)引智項(xiàng)目資助，管理學(xué)院邀請(qǐng)加拿大Prof. Donglei Du
（加拿大新布倫瑞克大學(xué)商學(xué)院終身教授）進(jìn)行網(wǎng)上講學(xué)。擬于7月13日至7 月26日開(kāi)設(shè)《社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析》課程，現(xiàn)就相關(guān)事項(xiàng)通知如下，歡迎大家積極報(bào)名參加！
1、參與人員：
中南民族大學(xué)2019級(jí)管理科學(xué)與工程、技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理、企業(yè)管理等專(zhuān)業(yè)的學(xué)術(shù)型碩士研究生；（必選）
中南民族大學(xué)管理學(xué)院對(duì)大數(shù)據(jù)建模、量化分析等感興趣的年輕教師；（歡迎選聽(tīng)）
其他外校的老師和研究生，尤其歡迎有志于報(bào)考中南民族大學(xué)管理學(xué)院研究生的本科生。
1. 課程時(shí)間：
7月13日‐7 月26日，晚上8:10‐10:10（北京時(shí)間），共10次課。
2. 課程形式：網(wǎng)上授課，ZOOM 平臺(tái)，
民大 管理學(xué)院 邀請(qǐng)您參加預(yù)先安排的 Zoom 會(huì)議。
主題：Social Network Analysis
時(shí)間：2020年7月13日 08:00 下午北京，上海
加入 Zoom 會(huì)議
https://scuec.zoom.com.cn/j/62618966283?pwd=Y05ZR1ptM3ozZnJ2WUk2RDRlU2YwQT09
會(huì)議 ID：626 1896 6283
密碼：SNA2020。
3. 授課老師：Donglei Du 教授
4. 課程助教：李龍（15051803780,[email protected]）
5. 課程紀(jì)律：實(shí)行考勤和請(qǐng)假制度，有作業(yè)和考試
6. 能力要求：高等數(shù)學(xué)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)、英語(yǔ)良好
7. 課程結(jié)業(yè)：課程結(jié)束時(shí)由管理學(xué)院和授課老師對(duì)成績(jī)合格者頒發(fā)
證書(shū)，該證書(shū)由管理學(xué)院蓋章，Donglei Du 教授簽名。
8. 授課方式：中、英文教學(xué)
9. 報(bào)名方式：請(qǐng)各位聯(lián)系李龍同學(xué)，并加入到以下的二維碼中。
附件二：
課程及教師情況
【課程名稱(chēng) COURSE TITLE】
社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 (Social Network analysis)
【授課教師 INSTRUCTOR】
姓 名：Donglei Du
國(guó) 籍：加拿大 Canada
職 稱(chēng)：教授 Professor
來(lái)自學(xué)校：加拿大新不倫瑞克大學(xué) University of New Brunswick (New Brunswick, Canada)
Email地址： [email protected]
聯(lián)系電話(huà)： 506-458-7353
【授課對(duì)象 STUDENTS】
Postgraduate and Doctoral Student
【先修課程 PREREQUISITES】
有一定統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)，英語(yǔ)達(dá)到能夠參與、理解課堂討論的水平
Preferably a basic statistics course, sufficient English to follow discussion
【授課方式 METHODS OF INSTRUCTION】
以課堂講授為主，穿插課堂討論與文本細(xì)讀
Lecture, and class discussion
【課程考核 EVALUATION】
(1) 出勤考核與課堂參與占 20%： Continuous assessment, participation：10%.
(2) 考試，各占50%，考試方式為閉卷： 50% and closed book.
(3) 報(bào)告占30%： Project：30%.
【教師簡(jiǎn)介 ABOUT THE INSTRUCTOR】
杜東雷教授，現(xiàn)任加拿大新布朗什維克工商管理學(xué)院副院長(zhǎng)（分管科研及研究生），從事運(yùn)籌學(xué)研究。其主要研究興趣為組合優(yōu)化，魯棒優(yōu)化，近似算法，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，算法博弈論，供應(yīng)鏈管理，選址問(wèn)題及排序理論。其科研成果發(fā)表在諸多國(guó)際一流學(xué)術(shù)期刊上，如Operations Research, Algorithmica, SIAM Journal on Discrete Mathematics, European Journal of Operation Research, Omega 等。并多次獲得所在學(xué)校及學(xué)院的獎(jiǎng)勵(lì)，包括University Research Scholar (校級(jí), 2014), University Merit Award (校級(jí), twice, 2006 and 2012), Excellence in Research Award (院級(jí), 2007), and Annual Research Award (院級(jí)，2004). 2012-2015 被聘為北京事海聚工程特聘教授。
Dr. Donglei Du, currently serving as the Associate Dean—Research & Graduate Studies, is a professor in Operations Research at the Faculty of Business Administration (FBA), University of New Brunswick (UNB), Canada. His main research interests are combinatorial optimization, approximations algorithms, robust optimization, social network analysis, algorithmic game theory, supply chain management, facility location, and machine scheduling. His publications have appeared in top-tier journals, including Operations Research, Algorithmica, SIAM Journal on Discrete Mathematics, European Journal of Operation Research, Omega etc. His academic achievement was recognized by several awards from UNB at both the university and faculty levels, including the University Research Scholar (UNB, 2014), University Merit Award (UNB, twice, 2006 and 2012), Excellence in Research Award (FBA, 2007), and Annual Research Award (FBA, 2004).
【課程簡(jiǎn)介 COURSE DESCRIPTION】
本課用英語(yǔ)講授，這個(gè)課程介紹大規(guī)模社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析前沿的理論及實(shí)踐。幫助學(xué)生建立以網(wǎng)絡(luò)為中心的認(rèn)識(shí)，思考及解決實(shí)際問(wèn)題的能力。并對(duì)最新的理論實(shí)踐有足夠的認(rèn)識(shí)。采用交叉學(xué)科的方法來(lái)學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)的商務(wù)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)學(xué)網(wǎng)絡(luò)，生物網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)，物理網(wǎng)絡(luò)，級(jí)數(shù)學(xué)網(wǎng)絡(luò)等。從而培養(yǎng)學(xué)生的重要分析及建模的技巧，去更深的了解這些現(xiàn)實(shí)網(wǎng)絡(luò)。我們將學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及動(dòng)態(tài)行為。并了解諸多重要的概念，包括：將弱鏈接，社區(qū)結(jié)構(gòu)，中心度，符號(hào)網(wǎng)絡(luò)，大分支，小世界，信息傳遞，Page 排序，等。
The course will present state-of-the-art research and practice of large social network analysis. It will provide the students with a network-centric view of modern society. This course will adopt a cross-disciplinary approach by studying real-life networks from business, economics, sociology, biology, computer science, physics, and mathematics etc. It will provide students with essential analyzing and modeling techniques for understanding and extracting information from these important real-life networks. We will study both the networks’ structure and its dynamic behavior, characterized by these important concepts: like strong and weak ties, community detection, node centrality, positive and negative relationships, giant component, small diameter, power-law distribution and clustering, information cascade, network effects, wisdom of crowds, small-world phenomenon, Page-rank, tipping point, and viral marketing.
【課程大綱 SYLLABUS】
Discussion Sequence: (subject to modification)
課程內(nèi)容：（可能會(huì)有臨時(shí)調(diào)整）
1. Introduction: 介紹
2. Basic graph theory：圖論簡(jiǎn)介
3. Network statistical characterizations：網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征
4. Centrality measures：中心度
5. Strength of weak ties：弱連接的強(qiáng)度
6. Homophily：同性
7. Preferential attachment：傾向關(guān)聯(lián)
8. Signed network：符號(hào)網(wǎng)絡(luò)
9. Social learning：社交學(xué)習(xí)
10. Small world：小世界
11. Community structure：社區(qū)結(jié)構(gòu)
12. Wisdom and madness of crowd：大眾的智慧與瘋狂
【課程教材 TEXTBOOK】
建議教材：Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, David Easley and Jon Kleinberg, Cambridge University Press (2010)
【參考讀物 REFERENCE READINGS】
參考資料：（書(shū)籍、文獻(xiàn)、網(wǎng)站信息等）：other materials selected by the instructor and will be provided in class