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课程概述
你玩过 Kevin Bacon 游戏吗？此课程将通过介绍算法的设计与分析，揭秘个体在社交网络中连接的方式，向你展示该游戏的原理。
** 为什么学习这门课程？
学完本课程后，你将了解为图形和其他重要的数据结构设计新算法，以及评估这些算法的效率所需的关键概念。
** 先修要求
此课程要求学习者了解 CS101 计算机科学导论同等级别的编程知识，包括能够用 Python 编写短小的程序；并能熟练运用高中代数 II 或 SAT 级别的数学符号。
查看使用优达学城的技术要求。
** 学习计划
第 1 课：社交网络魔术
目标：熟悉算法分析
欧拉路径
朴素贝叶斯算法的正确性
俄国农夫算法
测量时间
朴素贝叶斯算法和俄国农夫算法的步骤
分治算法
第 2 课：社交网络的增长率
目标：使用数学工具来分析事物连接的方式。
链状、环型和网格网络
Big Theta 算法度量
平面图
节点、边、区域
平面图中边的增长率
超立方体
随机生成的图
N 的平方
复杂的超立方体
第 3 课：基本图形算法
目标：找到通往 Kevin Bacon 的最快路径。
社会网络的属性
聚类系数
连接的部分
连接部分的运行时间
检查成对连接性
成对最短路径
深度与广度优先搜索
递归替换
Marvel 游戏“社交”网络
寻找“桥边”
第 4 课：找到你认识的人
目标：使用堆追踪你最好的朋友
程度中心性
通过分割算法获得 Top-K
三个分割案例
堆的属性
拼凑堆
向下建堆
堆排序
第 5 课：强和弱的连接
目标：使用具有边权重的社交网络
构建树
联系的强度
加权社交网络
如何找到最短路径
Dijkstra 的最短路径算法
Floyd-Warshall 算法简介
随机化聚类系数
估计的边界
第 6 课：网络问题的硬度
目标：探索某个社交网络问题比其他问题“更硬”是什么意思。
瞬态事务异常报告系统 (TRISTAN)
指数运行时间
硬度
降低硬度：长路径和简单路径
多项式时间可判定问题
非确定性多项式时间可判定问题
NP 问题中的分团问题
寻找陌生人
图着色是 NP-完全问题
第 7 课：回顾和应用
采访达特茅斯学院教授 Peter Winker，话题为“名称和框问题以及智力测验和算法”
采访罗格斯大学教授 Tina Eliassi-Rad，话题为“网络和社交网络中安全与反抗的统计方法”
采访微软研究员首席研究员 Andrew Goldberg，话题为“实用算法”
采访罗格斯大学研究生 Vukosi Marivate，话题为“社交网络算法”
采访微软首席研究员 Duncan Watts，话题为“可以使用两个节点的路径”
图形搜索动画简介
讲师与合作伙伴
** Michael Littman
Michael Littman 是布朗大学计算机科学教授。他也讲授优达学城在处理社交网络的算法课程（CS215）。在2012年加入布朗大学之前，他于2009年-2012年期间担任罗格斯大学计算机科学系主任，领导了罗格斯实验室实际强化学习（RL3）项目。他是美国人工智能协会 (AAAI) 研究员，曾担任 AAAI 2013年会议及2009年机器学习国际会议的程序主席,并获得了杜克大学和罗格斯大学的校级教学奖。Charles Isbell 曾教授他对回力网球、举重和极限飞盘，但是他并不擅长其中的任何一项。不过他却非常擅长歌唱和杂技。
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