Models of Social Interactions

Clase Magistral: Martes 11:00AM – 12:50PM
Horario de atencion: Martes 10:00-AM – 11:00aM
Programa: Modelos de interacciones sociales (2023 – II)

Presentaciones

Semana/

Sesión

Tema

Referencias

32/1

Introducción a la teoría de redes

[J]: Capitulos 1, 2

33/2

Introduccion Teoria de Grafos

Teoria Espectral y Cadenas de Markov

Producción

[S]: Capitulo 2.

34/3

Modelos de formación aleatoria de redes (Nueva Version)

[J]: Capitulos 4, 5

35/4

Thompson Sampling*

1.https://web.stanford.edu/~bvr/pubs/TS_Tutorial.pdf

2.https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0287776
3. Multi-armed bandit experiments in the online service economy

36/5

Aprendizaje y Busqueda en Redes

[S]: Capitulo 4.
[L]: Capitulo 5.
[R]: How Google works.

37/6

Difusión en redes

[J]: Capítulos 7
[N]: Capitulo 17.

38/7

Minería de Datos de Redes

[L]: Capitulo 10.

39/8

Modelos Estratégicos del Crimen*

1.A Location Discrete Choice Model of Crime: Police Elasticity and Optimal Deployment
2.http://proceedings.mlr.press/v124/mukhopadhyay20a/mukhopadhyay20a.pdf
3. https://doi.org/10.1162/rest_a_00889

40/9

Semana de receso

  

41/10

Presentaciones Estudiantes I

  

42/11

Presentaciones Estudiantes II

  

43/12

Emparejamiento*

[E1-E4]

44/13

Diseño de Mecanismos Automatizado*

Automated Mechanism Design without Money via Machine Learning

45/14

Formación estratégica de redes

[J]: Capítulos

6, 11

46/15

Juegos en redes

[J]: Capitulos 9 y 12

Guía Trabajo Final

Una forma de evaluar el valor y riesgo de una propuesta de investigacion es seguir el Catecismo de Heilmeier

Un buen articulo en este curso debe tener un estructura como esta:

  1. Introducción:  el problema y su relevancia, revisión de la literatura y contribución especifica del artículo en el contexto de esta literatura.
  2. Descripción de los datos.
  3. El modelo (si lo hay) y ojala algún resultado teórico (si se puede, no es fundamental).
  4. El algoritmo utilizado (si se utiliza algun algoritmo especifico para analizar la red).
  5. Aplicación a por lo menos dos cosas: (1) Datos sintéticos (opcional) y (2) Una base de datos del mundo real.
  6. Conclusiones

El estándar de edición de las publicaciones académicas es Latex. Para instalar este sistema de edición recomiendo:

  1. Descargar Latex de https://www.latex-project.org/
  2. Descargar un editor de Latex. Texstudio es muy bueno: https://www.texstudio.org/
  3. Este template puede ser bueno para comenzar a modificar: KDD Template Example

Guía de la Presenetacion de la Propuesta del Trabajo Final

Esta guia esta bien alineada con la guia del trabajo final.

  1. Describir bien el problema y su relevancia.
  2. Hacer una revisión de la literatura y explicar cómo creen que con su proyecto pueden contribuir a la solución del problema y a la literatura.
  3. Descripción de las fuentes de datos y ojalá algo de estadísticas descriptivas. Hacer un análisis preliminar de la pertinencia de los datos para resolver el problema y en lo posible de la calidad de la información.
  4. Explicar bremente cual es el plan para resolver el problema (algorítmos, plan de validación, etc.) y responder si los datos y el plan son en principio apropiados,
  5. Cuáles son los resultados esperados?

Lecturas

Networks

Epistemic Game Theory

Matching