Análise de Redes

Objectives

Nota: Alguns dos campos deste FUC serão atualizados mais próximo do início do 2.º semestre para refletir a atualização do conteúdo que pretendemos implementar, nomeadamente a inclusão dos tópicos de Redes Neuronais de Grafos (GNN) e Aprendizagem de Representação em Grafos (GRL).

Ao longo deste semestre, iniciaremos a abordagem pelos tópicos fundamentais da Ciência das Redes (desde as considerações topológicas até às suas consequências dinâmicas), terminando com as aplicações mais recentes das Redes Neuronais de Grafos (GNN) e da Aprendizagem de Representação em Grafos (GRL). Estas técnicas visam extrair características das redes a partir de grafos, gerando um conjunto rico de atributos para apoiar o desenvolvimento de métodos de Aprendizagem Automática.

Os grafos tornaram-se uma estrutura amplamente utilizada para abordar problemas em múltiplos domínios. Por exemplo, nas Ciências Sociais, a Análise de Redes Sociais (SNA) tem sido empregue para estudar a influência social, a difusão de inovações e a formação do capital humano; na Física e nas Ciências da Computação, as redes complexas têm sido fundamentais para compreender o funcionamento de sistemas complexos; na Ecologia, os grafos têm contribuído para representar a interdependência entre espécies e ecossistemas, evidenciando a sua fragilidade e suscetibilidade ao colapso; e nos Sistemas Financeiros, as redes têm clarificado o risco sistémico associado a diferentes intervenientes nas instituições financeiras.

Contudo, as redes não constituem apenas um tema de interesse académico e científico. São frequentemente utilizadas para visualizar e compreender estruturas interrelacionadas no contexto empresarial, bem como para otimizar o armazenamento e a manipulação de dados não estruturados. As redes têm sido aplicadas para fomentar a inovação, identificar indivíduos relevantes em populações, otimizar equipas e infraestruturas logísticas, bem como para gerar cenários realistas de simulação (what-if) que apoiam a tomada de decisão.

O processamento de dados de redes requer normalmente uma combinação de análise de grafos, ciência de dados e aprendizagem automática. Na Análise de Redes, os estudantes serão introduzidos aos conceitos fundamentais da Ciência das Redes, seguindo-se o estudo de técnicas analíticas e das suas aplicações. Aprenderão a formular questões relacionadas com redes a partir dos dados e a extrair valor a partir das respetivas respostas.

Participation Requirements

• Conhecimentos intermédios de programação em Python e utilização da biblioteca Pandas para processamento de dados (recomendado, mas opcional)

  • Conhecimentos básicos de álgebra

  • Noções básicas de comandos de Terminal/Shell

  • As aulas serão lecionadas em inglês. Nesse sentido, os estudantes deverão possuir uma boa compreensão e capacidade de comunicação na língua inglesa.