Explore les statistiques graphiques, la génération aléatoire de graphiques, l'analyse de réseaux, les mesures de centralité et les coefficients de regroupement.
Couvre les paradigmes algorithmiques pour les problèmes de graphique dynamique, y compris la connectivité dynamique, la décomposition de l'expansion et le regroupement local, brisant les barrières dans les problèmes de connectivité k-vertex.
Explore l'inférence pour les processus stochastiques, en mettant l'accent sur l'analyse des grands réseaux et la nécessité de nouvelles théories et méthodes.
Explore l'estimation stochastique du modèle de bloc, le regroupement spectral, la modularité du réseau, la matrice laplacienne et le regroupement des moyennes k.
Explore les thèmes de l'informatique analogique au numérique, de l'intelligence artificielle, de la science des réseaux et de l'impact des médias sociaux sur la vie privée.