CG1 - Comunicar y transmitir la información a un público tanto especializado como no especializado.
CG2 - Adquirir la habilidad para expresarse claramente y de presentar los resultados de sus análisis, oralmente o por escrito, mediante un informe de carácter profesional.
CG5 - Desarrollar la capacidad de trabajar de forma autónoma.
CG6 - Realizar lecturas críticas de informes y publicaciones científicas.
CG9 - Sintetizar las ideas principales de un texto o discurso.
CG10 - Desarrollar la capacidad de expresar y aplicar rigurosamente los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas.

CE9 - Aplicar técnicas de análisis de datos para elaborar previsiones y escenarios y establecer relaciones entre variables de diferente tipo, como datos espaciales, textuales, imágenes, sonido, etc.
CE14 - Aplicar los conocimientos básicos del análisis de grafos y de redes como la matriz de adyacencia, densidad, centralidad, intermediación, proximidad, comunidades, así como tener la capacidad para representar, manipular y visualizar dichos conceptos con algún software adecuado.

50%

50%

100%

2,4

3,6

6

Problemas clásicos en redes sociales y teoría de grafos. Análisis de centralidad, detección de comunidades y propagación de redes.

1. Introducción a la Teoría de Grafos.
2. Problemas de Optimización sobre Grafos.
      a. El problema del Camino Mínimo.
      b. El problema del Flujo Máximo.
      c. El problema del árbol soporte de Mínimo Peso.
      d. El problema del Viajante y problema del Cubrimiento.
3. Tipo de Redes.
      a. Redes Aleatorias.
      b. Redes Libre de Escala.
      c. Redes de pequeño Mundo.
      d. Simulación de Redes.
4. Medidas de Centralidad.
      a. Centralidad por Grado.
      b. Centralidad por Intermediación.
      c. Centralidad por Cercanía.
      d. Centralidad por autovalores.
      e. Otras Medidas de Centralidad.
5. Problemas de Detección de Comunidades.
6. Problemas de Propagación en redes.

Evaluación Continua del trabajo realizado en clase mediante la resolución de las hojas de problemas y realización de
alguna prueba de conocimientos. La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se
calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el
35%. En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con evaluación continua. Cualquier
alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.

Ahuja, R. K., Magnanti, T. L., & Orlin, J. B. (1993). Network Flows: Theory, Algorithms, and Applications. Prentice Hall.
Barabási, A.-L. (2016). Network Science. Cambridge University Press.
Newman, M. E. J. (2010). Networks: An Introduction. Oxford University Press.
Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press.
Frederick S. Hillier y Gerald J. Lieberman ¿Introducción a la investigación operativa" .
Knoke, D., & Yang, S. (2008). Social network analysis. Sage.