/ Graph Theory and Complex Networks II / Graph Theory and Complex Networks II GENEL TANIM / GENERAL DESCRIPTION

(1)

2021 - 2022 / 9101075742014 - Graph Theory and Complex Networks II / Graph Theory and Complex Networks II

GENEL TANIM / GENERAL DESCRIPTION

Ders Adı / Course Name Graph Theory and Complex Networks II / Graph Theory and Complex Networks II Ders Kodu / Course Code 9101075742014

Ders Türü / Course Type

Ders Seviyesi / Course Level Second Cycle / Second Cycle

Ders Akts Kredi / ECTS 8.00

Haftalık Ders Saati (Kuramsal) / Course Hours For Week (Theoretical)

3.00

Haftalık Uygulama Saati / Course

Hours For Week (Objected) 0.00 Haftalık Laboratuar Saati / Course

Hours For Week (Laboratory) 0.00 Dersin Verildiği Yıl / Year 1

Öğretim Sistemi / Teaching System Face to Face / Face to Face Eğitim Dili / Education Language Turkish / Turkish

Ön Koşulu Olan Ders(ler) /

Precondition Courses Yok None

Amacı / Purpose Kompleks networkler ve bunların Graf teori ile ilişkilendirilmesi Complex Networks and associating the Graph theory.

İçeriği / Content Network Analizi, Kümeleme Problemi, Klasik random Networkler, Scale-free Networkler, Modern Bilgisayar Networkleri, Sosyal networkler, Kompleks networklerde Zedelenebilirlik Parametreleri

Network analysis, Clustering Problem, Classicial random networks, Scale-Free networks, Modern computer networks, Social networks, Vulnerability parameters in Complex Networks

Önerilen Diğer Hususlar / Recommended Other Considerations

Yok None

Staj Durumu / Internship Status Yok None

Kitabı / Malzemesi / Önerilen Kaynaklar / Books / Materials / Recommended Reading

1)Graph Theory and Complex Networks, 2010, Maarten van Steen, ISBN:978-90-815406- 1-2

2)Hang T. Lau , “A Java Library of Graph Algorithms and Optimization ”, 2007 by Taylor &

Francis Group, LLC

3)Chapman & Hall/CRC is an imprint of Taylor & Francis Group, an Informa business

1)Graph Theory and Complex Networks, 2010, Maarten van Steen, ISBN:978-90- 815406-1-2

2)Hang T. Lau , “A Java Library of Graph Algorithms and Optimization ”, 2007 by Taylor & Francis Group, LLC

3)Chapman & Hall/CRC is an imprint of Taylor & Francis Group, an Informa business Öğretim Üyesi (Üyeleri) / Faculty

Member (Members) Doç. Dr. Aysun AYTAÇ

(2)

ÖĞRENME ÇIKTILARI / LEARNING OUTCOMES

1 Network Analizi kavramını öğretebilme To teach the concepts of Network analysis

2 Random Network kavramını öğretebilme To teach the concepts of Random Graph

3 Sosyal network kavramını öğretebilme To teach the concepts of Social Networks

4 Kompleks networkler ve bunların Graf teori ile ilişkilendirilmesini yapabilme to determine the complex Networks and associating the Graph theory

HAFTALIK DERS İÇERİĞİ / DETAILED COURSE OUTLINE

(3)

Hafta / Week

1

Teorik Dersler / Theoretical Öğretim Yöntem ve

Teknikleri/Teaching Methods Techniques

Ön Hazırlık / Preliminary

Uygulama Lab

Network Analizi Network analysis

2

Kümeleme Faktörü ve merkezilik Clustring coefficient and centrality

3

Random Networkler Random networks

4

Scale-Free Networkler Scale-free networks

5

Modern Bilgisayar Networkleri Modern computer networks

(4)

6

Modern Bilgisayar Networkleri Modern computer networks

7

Networklerin Topoloji Ölçümleri Measuring the topology of the networks

8

Ara sınav Midterm Exam

9

Sosyal networkler, Uygulama Social networks, Application

10

Bazı Temel Kavramlar

Some Basic concepts

(5)

12

Kompleks networklerde Zedelenebilirlik Parametreleri Vulnerability parameters in Complex Networks

13

Kompleks networklerde Zedelenebilirlik Parametreleri Vulnerability parameters in Complex Networks

14

Uygulamalar Applications

15

Uygulamalar Applications

16

Yarıyıl Sonu Sınavı Final Exam

(6)

DEĞERLENDİRME / EVALUATION

Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri / Term (or Year) Learning Activities Sayı /

Number

Katkı Yüzdesi / Percentage of Contribution (%)

100 1

Ara Sınav / Midterm Examination

Toplam / Total: 1 100

Başarı Notuna Katkı Yüzdesi / Contribution to Success Grade(%): 40

Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri / End Of Term (or Year) Learning Activities Sayı /

Number

Katkı Yüzdesi / Percentage of Contribution (%)

100 1

Final Sınavı / Final Examination

Toplam / Total: 1 100

Başarı Notuna Katkı Yüzdesi / Contribution to Success Grade(%): 60

Etkinliklerinin Başarı Notuna Katkı Yüzdesi(%) Toplamı / Total Percentage of Contribution (%) to Success Grade: 100

Değerlendirme Tipi / Evaluation Type:

İŞ YÜKÜ / WORKLOADS

Ara Sınav / Midterm Examination 1 52.00 52.00

Final Sınavı / Final Examination 1 62.00 62.00

Performans / Performance 16 3.00 48.00

Ev Ödevi / Homework 2 39.00 78.00

Sayı / Number

Süresi (Saat) / Duration

(Hours)

Toplam İş Yükü (Saat) / Total

Work Load (Hour) Etkinlikler / Workloads

Toplam / Total: 20 156.00 240.00

(7)

PROGRAM VE ÖĞRENME ÇIKTISI / PROGRAM LEARNING OUTCOMES

Öğrenme Çıktıları / Learning Outcomes Program Çıktıları / Program Outcomes

1.1.1 1.1.2 1.1.3 1.1.4 1.1.5 1.1.6 1.1.7 1.1.8 1.1.9 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.1.1 1.Network Analizi kavramını öğretebilme / To teach the concepts of

Network analysis 4 4 3 4 3

2.Random Network kavramını öğretebilme / To teach the concepts

of Random Graph 4 4 4 4 3 4 4 3

3.Sosyal network kavramını öğretebilme / To teach the concepts of

Social Networks 4 4 3 4

4.Kompleks networkler ve bunların Graf teori ile ilişkilendirilmesini yapabilme / to determine the complex Networks and associating the

Graph theory 4 4 4 3 4 4 4

Katkı Düzeyi / Contribution Level : 1-Çok Düşük / Very low, 2-Düşük / Low, 3-Orta / Moderate, 4-Yüksek / High, 5-Çok Yüksek / Very high