Kurset har som overordnet mål at gøre de studerende fortrolige med elementer og værktøjer forbundet med Web 2.0 (fx hente og analysere brugergenereret data og tekst) samt analysere og modellere sociale relationer via netværksteori.
Læringsmål:
En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:
Interagere med APIer for dataindsamling.
Anvende et nøjniveauprogrammeringssprong (fx python) til at tilgå APIer for dataindsamling.
Anvende natural language processing til at repræsentere statistiske strukturer i tekst og analysere indholdet.
Anvende standardalgoritmer til at anbefale media (tekst, audio, video) udfra brugerpræferencer og kontekst (venner, humør, lokation, osv).
Forklare og evaluere de mest brugte mål for similaritet mellem objekter og brugere; bruge similariteterne til at danne meningsfulde grupperinger.
Implementere kollaborativ filtrering til personalisering af indhold.
Evaluere fundamentale metoder for komplekse netværk og modellere sociale strukturer baseret på netværksteori
Implementere software til at detektere grupper i sociale netværk og analysere grupperne via netværksmål.
Kursusindhold:
Kurset giver mulighed for at analysere data baseret på online sociale netværk som fx Twitter og Facebook, samt arbejde med kvantitativ tekstanalyse. Kurset er struktureret omkring korte forelæsninger kombineret med praktiske øvelser, samt en høj grad af selvstændigt projektarbejde.
Bemærkninger:
Det anbefales at medbringe bærbar computer i forbindelse med kursets øvelser.
Mulighed for GRØN DYST deltagelse:
Kontakt underviseren for information om hvorvidt dette kursus giver den studerende mulighed for at lave eller forberede et projekt som kan deltage i DTUs studenterkonference om bæredygtighed, klimateknologi og miljø (GRØN DYST). Se mere på http://www.groendyst.dtu.dk/kursustilmelding.aspx
