金沙威尼斯欢乐娱人城管理学院
管理学院研究生和本科生：
受国家外专引智项目资助，管理学院邀请加拿大Prof. Donglei Du
（加拿大新布伦瑞克大学商学院终身教授）进行网上讲学。拟于7月13日至7 月26日开设《社会网络分析》课程，现就相关事项通知如下，欢迎大家积极报名参加！
1、参与人员：
金沙威尼斯欢乐娱人城2019级管理科学与工程、技术经济及管理、企业管理等专业的学术型硕士研究生；（必选）
金沙威尼斯欢乐娱人城管理学院对大数据建模、量化分析等感兴趣的年轻教师；（欢迎选听）
其他外校的老师和研究生，尤其欢迎有志于报考金沙威尼斯欢乐娱人城管理学院研究生的本科生。
1. 课程时间：
7月13日‐7 月26日，晚上8:10‐10:10（北京时间），共10次课。
2. 课程形式：网上授课，ZOOM 平台，
民大 管理学院 邀请您参加预先安排的 Zoom 会议。
主题：Social Network Analysis
时间：2020年7月13日 08:00 下午北京，上海
加入 Zoom 会议
https://scuec.zoom.com.cn/j/62618966283?pwd=Y05ZR1ptM3ozZnJ2WUk2RDRlU2YwQT09
会议 ID：626 1896 6283
密码：SNA2020。
3. 授课老师：Donglei Du 教授
4. 课程助教：李龙（15051803780,977028688@qq.com）
5. 课程纪律：实行考勤和请假制度，有作业和考试
6. 能力要求：高等数学、概率论与数理统计、英语良好
7. 课程结业：课程结束时由管理学院和授课老师对成绩合格者颁发
证书，该证书由管理学院盖章，Donglei Du 教授签名。
8. 授课方式：中、英文教学
9. 报名方式：请各位联系李龙同学，并加入到以下的二维码中。
附件二：
课程及教师情况
【课程名称 COURSE TITLE】
社会网络分析 (Social Network analysis)
【授课教师 INSTRUCTOR】
姓 名：Donglei Du
国 籍：加拿大 Canada
职 称：教授 Professor
来自学校：加拿大新不伦瑞克大学 University of New Brunswick (New Brunswick, Canada)
Email地址： ddu@unb.ca
联系电话： 506-458-7353
【授课对象 STUDENTS】
Postgraduate and Doctoral Student
【先修课程 PREREQUISITES】
有一定统计基础，英语达到能够参与、理解课堂讨论的水平
Preferably a basic statistics course, sufficient English to follow discussion
【授课方式 METHODS OF INSTRUCTION】
以课堂讲授为主，穿插课堂讨论与文本细读
Lecture, and class discussion
【课程考核 EVALUATION】
(1) 出勤考核与课堂参与占 20%： Continuous assessment, participation：10%.
(2) 考试，各占50%，考试方式为闭卷： 50% and closed book.
(3) 报告占30%： Project：30%.
【教师简介 ABOUT THE INSTRUCTOR】
杜东雷教授，现任加拿大新布朗什维克工商管理学院副院长（分管科研及研究生），从事运筹学研究。其主要研究兴趣为组合优化，鲁棒优化，近似算法，社会网络分析，算法博弈论，供应链管理，选址问题及排序理论。其科研成果发表在诸多国际一流学术期刊上，如Operations Research, Algorithmica, SIAM Journal on Discrete Mathematics, European Journal of Operation Research, Omega 等。并多次获得所在学校及学院的奖励，包括University Research Scholar (校级, 2014), University Merit Award (校级, twice, 2006 and 2012), Excellence in Research Award (院级, 2007), and Annual Research Award (院级，2004). 2012-2015 被聘为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).
【课程简介 COURSE DESCRIPTION】
本课用英语讲授，这个课程介绍大规模社会网络分析前沿的理论及实践。帮助学生建立以网络为中心的认识，思考及解决实际问题的能力。并对最新的理论实践有足够的认识。采用交叉学科的方法来学习现实的商务网络，经济网络，社会学网络，生物网络，计算机网络，物理网络，级数学网络等。从而培养学生的重要分析及建模的技巧，去更深的了解这些现实网络。我们将学习网络的结构及动态行为。并了解诸多重要的概念，包括：将弱链接，社区结构，中心度，符号网络，大分支，小世界，信息传递，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.
【课程大纲 SYLLABUS】
Discussion Sequence: (subject to modification)
课程内容：（可能会有临时调整）
1. Introduction: 介绍
2. Basic graph theory：图论简介
3. Network statistical characterizations：网络统计特征
4. Centrality measures：中心度
5. Strength of weak ties：弱连接的强度
6. Homophily：同性
7. Preferential attachment：倾向关联
8. Signed network：符号网络
9. Social learning：社交学习
10. Small world：小世界
11. Community structure：社区结构
12. Wisdom and madness of crowd：大众的智慧与疯狂
【课程教材 TEXTBOOK】
建议教材：Networks, Crowds, and Markets: Reasoning About a Highly Connected World, David Easley and Jon Kleinberg, Cambridge University Press (2010)
【参考读物 REFERENCE READINGS】
参考资料：（书籍、文献、网站信息等）：other materials selected by the instructor and will be provided in class