Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Investigação Operacional
Departamento / Department
Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia
Ano letivo / Execution Year
2025/2026
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Competências básicas de programação de computadores.
Objetivos Gerais / Objectives
Nesta Unidade Curricular (UC) definem-se os conceitos de teoria de grafos e análise de redes. Introduzem-se diversas medidas e metodologias para analisar, caracterizar as redes e identificar comunidades. Introduzem-se os principais modelos de geração de redes aleatórias. Combina-se a teoria com a prática computacional usando software para análise e visualização de redes de larga dimensão.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Ao concluir esta unidade curricular o estudante deve estar apto para: OA1. Caracterizar as redes com base em medidas de associação, agrupamento, distância, centralidade e heterogeneidade. Avaliar a robustez das redes; OA2. Obter a rede de co-ocorrência associada a uma rede em que se representam relações. Analisar redes com pesos associados às ligações; OA3. Escolher modelos de geração de redes aleatórias e caracterizar redes aleatórias; OA4. Detetar comunidades e avaliar os métodos de deteção de comunidades.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Conceitos Básicos Elementos de uma rede, subredes, densidade e grau. Redes Bipartidas. 2. Small Worlds Correlação de Grau. Caminhos e distâncias. Conectividade. Seis Graus de Separação. Coeficientes de Clustering. 3. Hubs e Heterogeneidade de Pesos Medidas de centralidade, Heterogeneidade baseada no Grau, Robustez, Decomposição de Core e Heterogeneidade de Pesos 4. Redes Aleatórias Geração de Redes Aleatórias e caracterização. Modelo de Watts-Strogatz, Configuration Model e Modelos de Preferência. 5. Comunidades Conceitos, Problemas Relacionados, Métodos de Deteção de Comunidades (Remoção de Pontes, Otimização de Modularidade, Propagação de Etiquetas). Métodos de Avaliação.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes
Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1. Presente em 1, 2, 3 e 4. OA2. Presente em 1. OA3. Presente em 4. OA4. Presente em 5. A caracterização das redes com base em medidas quantitativas (OA1) será feita no âmbito dos conteúdos programáticos 1, 2, 3 e 4. A avaliação da robustez das redes (OA1) será aplicada no âmbito do terceiro conteúdo programático. A obtenção das redes de co-ocorrência e a análise dos pesos das ligações (OA2) será feita para redes bipartidas, estudadas no ponto 1. A escolha e caracterização dos modelos de redes aleatórias (OA3) serão feitas no ponto 4. A deteção de comunidades e avaliação os métodos de deteção (OA4) serão aplicadas no ponto 5.
Avaliação / Assessment
Avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame. Avaliação ao longo do semestre: i) Trabalho de Grupo: • Peso de 30% na classificação final • Grupos de 4 estudantes • Com discussão oral; ii) Teste Final Individual: • Peso de 70% na classificação final • Classificação mínima necessária 8,5; iii) Assiduidade mínima: • 2/3 das aulas leccionadas; iv) Nota Mínima para aprovar: • média ≥ 9.5. Avaliação por exame: • exame escrito (100%). Em ambas as modalidades, se classificação final ≥ 9.5, poderão ser sujeitos a um exame oral. Escala: 0-20 valores.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
As aulas desta Unidade Curricular são teórico-práticas e prático-laboratoriais. Nestas aulas serão aplicados diversos modelos e metodologias de ensino. As aulas teórico-práticas permitem utilizar metodologias de ensino expositivas, experimentais e de discussão. As aulas prático-laboratoriais permitem utilizar metodologias de ensino experimentais e de discussão. Para apresentar os conceitos, as metodologias e medidas caracterizadoras de redes relativos a todos os conteúdos programáticos será utilizada uma metodologia expositiva. Para aplicar as metodologias, determinar as medidas estudadas, e utilizar o software, serão resolvidos diversos exercícios nas aulas, pelo que se utilizará uma metodologia experimental. Para analisar os resultados obtidos, aplicar-se-á uma metodologias de discussão. As metodologias experimentais e de discussão são cruciais, uma vez que o objetivo da Unidade Curricular é analisar dados representados em redes. Os estudantes são encorajados a participar e a utilizar o software nas aulas. Além das metodologias já mencionadas, o trabalho autónomo dos estudantes é relevante para a aquisição e o desenvolvimento das competências. Este trabalho autónomo consiste na leitura da bibliografia, na resolução de exercícios e na resolução do trabalho de grupo. O Planeamento de Aulas inclui linhas orientadoras para o trabalho autónomo.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
As metodologias de ensino visam o desenvolvimento das principais competências dos estudantes que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem. Em traços gerais, os objetivos de aprendizagem consistem no estudo de redes reais e identificação de comunidades. Cada uma das metodologias de ensino contribui para todos os objetivos de aprendizagem. A metodologia expositiva (ME1) será utilizada para apresentar os conceitos teóricos necessários e os métodos de resolução de problemas. A metodologia experimental (ME2) será aplicada através da utilização de software adequado para o estudo de redes e da resolução de exercícios. A discussão de resultados (ME3) permitirá desenvolver a capacidade de análise dos resultados e a elaboração de recomendações. Dada a natureza da Análise de Redes, estudo de redes reais, o trabalho autónomo dos estudantes é crucial para o desenvolvimento das competências de resolução e análise. Na grelha a seguir, apresentam-se as principais interligações entre as metodologias de ensino (ME) e os respetivos objetivos de aprendizagem (OA). ME1 - OA1, OA2, OA3, OA4 ME2 - OA1, OA2, OA3, OA4 ME3 - OA1, OA2, OA3, OA4 Todos os objetivos de aprendizagem serão avaliados nas provas escritas. O trabalho de grupo permite avaliar alguns objetivos de aprendizagem, e requer a aplicação de software adequado.
Observações / Observations
Os alunos abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar com o docente da UC, ou com o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Menczer, F., Fortunato, S. and Davis, C. A. (2020). A First Course in Network Science, 1st edition, Cambridge University Press: Cambridge. Barabási, A.-L. (2016). Network Science, 1st edition, Cambridge University Press: Cambridge.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Newman, M. (2018). Networks, 2nd edition. Oxford University Press: Oxford. https://kateto.net/wp-content/uploads/2018/03/R%20for%20Networks%20Workshop%20-%20Ognyanova%20-%202018.pdf
Data da última atualização / Last Update Date
2025-07-24