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Repository for the universitary project of Social Computing

Social Computing

Repository for the universitary project of Social Computing

Primo Progetto per il corso di Social Computing A.A. 2020/21 Cosa fare

1. Scaricate utenti followers (​api.followers​) e utenti following ​(api.friends​) di questi cinque account (i dati numerici potrebbero subire minime variazioni): ○ @mizzaro - 156 Follower - 331 Following ○ @damiano10 - 785 Follower - 836 Following ○ @Miccighel_ - 331 Follower - 211 Following ○ @eglu81 - 540 Follower - 621 Following ○ @KevinRoitero - 103 Follower - 256 Following
2. Scegliete 5 utenti followers a caso tra quelli di ciascuno dei cinque account e scaricate ulteriori 10 utenti followers (​followers dei followers​)
3. Scegliete 5 utenti following a caso tra quelli di ciascuno dei cinque account e scaricate ulteriori 10 utenti following (​following dei following​)
4. Scaricare i dettagli del profilo di tutti gli utenti recuperati (​api.get_user​)
5. Costruite la rete sociale (grafo): ○ Inserite l’​id​ di ciascun utente come identificatore del nodo ○ Ogni arco rappresenta una relazione ​follows ​tra due utenti ○ La presenza della relazione va verificata per ciascuna coppia di utenti scaricati (​api.show_friendship​) ○ Inserite i dettagli del profilo di ciascun utente come ​attributi del nodo ○ Inserite i membri del vostro gruppo come ​attributi del grafo ○ Per ogni nodo, aggiungete un attributo con il numero di follower individuati
6. Producete una visualizzazione interattiva del grafo usando ​pyvis
7. Verificate se il grafo: ○ è connesso (​is_connected​) ○ è bipartito (​is_bipartite​)
8. Misurate le seguenti distanze sul grafo: ○ Centro (​center​) ○ Diametro (​diameter​) ○ Raggio (​radius​)
9. Calcolate le seguenti misure di centralità sul grafo: ○ Betweenness centrality (​betweenness_centrality​) ○ Closeness centrality (​closeness_centrality​) ○ Degree centrality (​degree_centrality​) ○ In-degree centrality (​in_degree_centrality​) ○ Out-degree centrality (​out_degree_centrality​) ○ Page Rank (​pagerank​) ○ HITS (​hits​)
10. Generate il sottografo indotto dal nodo ​damiano10 (​ego_graph​) ​e calcolate: ○ Cricca massima (​max_clique​) ○ Dimensione della cricca massima (​large_clique_size​)
11. Calcolate la copertura minima degli archi (​min_edge_cover​) del grafo
12. Calcolate i seguenti coefficienti per stimare la “small-world-ness” del grafo: ○ Coefficiente omega (​omega​) ○ Coefficiente sigma (​sigma​)
13. Calcolare la correlazione di Pearson ​Rho​ e di Kendall ​Tau​ fra le misure di centralità; riportare il risultato in due tabelleInformazioni aggiuntive ● Viste le limitazione poste sugli endpoint da Twitter, durante la prima fase parallelizzate il lavoro (ognuno scarica dati da un account alla volta), serializzate e deserializzate a posteriori ● Tutte le misure, proprietà e verifiche richieste sono definite nella documentazione di NetworkX (i link alla documentazione di NetworkX vengono riportati accanto al nome di ciascuna misura richiesta) ● Bisogna usare le funzionalità specificate nel testo del progetto, quando rese esplicite (ad esempio, scaricare i followers di un account utilizzando ​api.followers​) ● Tuttavia, se trovate soluzioni alternative e/o migliori potete proporle ​in aggiunta​ a quanto richiesto, dicendolo esplicitamente nella relazione Come consegnare
14. I gruppi ​devono​ essere formati da ​quattro​ persone (i gruppi più o meno numerosi verranno penalizzati)
15. Si devono consegnare i seguenti file: ○ Relazione di al massimo 5 pagine (con anche i vostri nomi cognomi e numeri di matricola) che descrive tutto il lavoro svolto ○ Una serializzazione dei dati scaricati mediante API di Twitter con le funzioni spiegate a lezione ○ Una serializzazione del grafo prodotta con le funzioni spiegate a lezione ○ Il codice prodotto (in un unico notebook) ○ Un file ​.html​ con la visualizzazione interattiva del grafo prodotta mediante pyvis
16. Consegnare via mail a entrambi i docenti (un unico messaggio indirizzato a entrambi) ○ [email protected] ○ [email protected] ○ oggetto della mail nel formato: [Progetto SocCom 1] cognome1_cognome2_cognome3_cognome4 ○ in allegato alla mail un unico file zippato che quando scompattato produce una singola cartella con nome cognome1_cognome2_cognome3_cognome4
17. Scadenza: Lunedì 30 Novembre 2020 AoE Timezone
18. Punteggio: ○ 5 punti in trentesimi per i migliori 20%, ○ 4 punti per i seguenti 20%, ○ 3 punti per i seguenti 20%, ○ 2 punti seguenti 20%, ○ 1 punto per i seguenti 20%, ○ 0 punti a discrezione dei docenti per progetti non adeguati o per chi non consegna