中南民族大學管理學院
管理學院研究生和本科生：
受國家外專引智項目資助，管理學院邀請加拿大Prof. Donglei Du
（加拿大新布倫瑞克大學商學院終身教授）進行網上講學。擬于7月13日至7 月26日開設《社會網絡分析》課程，現就相關事項通知如下，歡迎大家積極報名參加！
1、參與人員：
中南民族大學2019級管理科學與工程、技術經濟及管理、企業管理等專業的學術型碩士研究生；（必選）
中南民族大學管理學院對大數據建模、量化分析等感興趣的年輕教師；（歡迎選聽）
其他外校的老師和研究生，尤其歡迎有志于報考中南民族大學管理學院研究生的本科生。
1. 課程時間：
7月13日‐7 月26日，晚上8:10‐10:10（北京時間），共10次課。
2. 課程形式：網上授課，ZOOM 平臺，
民大 管理學院 邀請您參加預先安排的 Zoom 會議。
主題：Social Network Analysis
時間：2020年7月13日 08:00 下午北京，上海
加入 Zoom 會議
https://scuec.zoom.com.cn/j/62618966283?pwd=Y05ZR1ptM3ozZnJ2WUk2RDRlU2YwQT09
會議 ID：626 1896 6283
密碼：SNA2020。
3. 授課老師：Donglei Du 教授
4. 課程助教：李龍（15051803780,977028688@qq.com）
5. 課程紀律：實行考勤和請假制度，有作業和考試
6. 能力要求：高等數學、概率論與數理統計、英語良好
7. 課程結業：課程結束時由管理學院和授課老師對成績合格者頒發
證書，該證書由管理學院蓋章，Donglei Du 教授簽名。
8. 授課方式：中、英文教學
9. 報名方式：請各位聯系李龍同學，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 COURSE TITLE】
社會網絡分析 (Social Network analysis)
【授課教師 INSTRUCTOR】
姓 名：Donglei Du
國 籍：加拿大 Canada
職 稱：教授 Professor
來自學校：加拿大新不倫瑞克大學 University of New Brunswick (New Brunswick, Canada)
Email地址： ddu@unb.ca
聯系電話： 506-458-7353
【授課對象 STUDENTS】
Postgraduate and Doctoral Student
【先修課程 PREREQUISITES】
有一定統計基礎，英語達到能夠參與、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) 報告占30%： Project：30%.
【教師簡介 ABOUT THE INSTRUCTOR】
杜東雷教授，現任加拿大新布朗什維克工商管理學院副院長（分管科研及研究生），從事運籌學研究。其主要研究興趣為組合優化，魯棒優化，近似算法，社會網絡分析，算法博弈論，供應鏈管理，選址問題及排序理論。其科研成果發表在諸多國際一流學術期刊上，如Operations Research, Algorithmica, SIAM Journal on Discrete Mathematics, European Journal of Operation Research, Omega 等。并多次獲得所在學校及學院的獎勵，包括University Research Scholar (校級, 2014), University Merit Award (校級, twice, 2006 and 2012), Excellence in Research Award (院級, 2007), and Annual Research Award (院級，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).
【課程簡介 COURSE DESCRIPTION】
本課用英語講授，這個課程介紹大規模社會網絡分析前沿的理論及實踐。幫助學生建立以網絡為中心的認識，思考及解決實際問題的能力。并對最新的理論實踐有足夠的認識。采用交叉學科的方法來學習現實的商務網絡，經濟網絡，社會學網絡，生物網絡，計算機網絡，物理網絡，級數學網絡等。從而培養學生的重要分析及建模的技巧，去更深的了解這些現實網絡。我們將學習網絡的結構及動態行為。并了解諸多重要的概念，包括：將弱鏈接，社區結構，中心度，符號網絡，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)
課程內容：（可能會有臨時調整）
1. Introduction: 介紹
2. Basic graph theory：圖論簡介
3. Network statistical characterizations：網絡統計特征
4. Centrality measures：中心度
5. Strength of weak ties：弱連接的強度
6. Homophily：同性
7. Preferential attachment：傾向關聯
8. Signed network：符號網絡
9. Social learning：社交學習
10. Small world：小世界
11. Community structure：社區結構
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：（書籍、文獻、網站信息等）：other materials selected by the instructor and will be provided in class