前言
黨的二十大報(bào)告強(qiáng)調(diào)“必須堅(jiān)持科技是優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)力、人才是優(yōu)質(zhì)資源、創(chuàng)新是優(yōu)質(zhì)動(dòng)力，深入實(shí)施科教興國(guó)戰(zhàn)略、人才強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，開辟發(fā)展新領(lǐng)域新賽道，不斷塑造發(fā)展新動(dòng)能新優(yōu)勢(shì)”。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論將對(duì)象和對(duì)象間的聯(lián)系轉(zhuǎn)換為節(jié)點(diǎn)和邊加以描述，以圖論為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，融合概率論、信息論、博弈論、傳播學(xué)、非線性動(dòng)力學(xué)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)過程、推薦系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)物理和復(fù)雜系統(tǒng)等知識(shí)，已廣泛運(yùn)用到社交網(wǎng)絡(luò)、Internet、WWW、引文網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)、金融網(wǎng)絡(luò)、電力和交通網(wǎng)絡(luò)等的研究中，逐步發(fā)展為研究事物相關(guān)性的重要手段和方法之一。

主要內(nèi)容

本書強(qiáng)調(diào)抽象概念的實(shí)例化，理論和算法的程序化與可視化，以Python為基本編程工具，輔以NumPy、Matplotlib、NetworkX、igraph、PyTorch和PyG等擴(kuò)展包，力求形象生動(dòng)地展示網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)內(nèi)容，使讀者可以在短時(shí)間內(nèi)上手開展學(xué)習(xí)和研究工作。

全書從圖論開始，然后逐步介紹網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的各方面知識(shí)，共12章。

第1章圖論基礎(chǔ)，包括幾個(gè)有趣的圖論問題、圖的定義和基本概念、圖的路和連通性、樹與生成樹、平面圖及其歐拉公式、圖的表示和存儲(chǔ)。第2章網(wǎng)絡(luò)基本拓?fù)涮匦�，包括稀疏性和連通性，度、度分布和度相關(guān)性，平均路徑長(zhǎng)度和網(wǎng)絡(luò)效率，聚類系數(shù)和圈系數(shù)，網(wǎng)絡(luò)子結(jié)構(gòu)： k�瞔lique、環(huán)和模體。第3章節(jié)點(diǎn)重要性，包括無向網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)、有向網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性指標(biāo)、節(jié)點(diǎn)重要性衡量標(biāo)準(zhǔn)。第4章社團(tuán)探測(cè)，包括社團(tuán)探測(cè)基礎(chǔ)、凝聚算法、分裂算法、重疊社團(tuán)探測(cè)算法、其他社團(tuán)探測(cè)算法、社團(tuán)探測(cè)檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。第5章鏈路預(yù)測(cè)，包括鏈路預(yù)測(cè)基礎(chǔ)、基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性的鏈路預(yù)測(cè)、其他鏈路預(yù)測(cè)方法。第6章網(wǎng)絡(luò)生成模型，包括隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)、無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、配置模型。第7章滲流相變和網(wǎng)絡(luò)魯棒性，包括滲流相變基礎(chǔ)、規(guī)則格子上的點(diǎn)滲流和邊滲流、ER網(wǎng)絡(luò)上的滲流相變、其他滲流相變模型。第8章Ising模型和網(wǎng)絡(luò)博弈，包括Ising模型的相變和臨界現(xiàn)象、Ising模型的蒙特卡洛模擬、博弈論和博弈模型、規(guī)則網(wǎng)絡(luò)上的空間演化博弈模型、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的空間演化博弈模型。第9章網(wǎng)絡(luò)傳播，包括常見傳染病模型、網(wǎng)絡(luò)上的傳染病模型、免疫。第10章網(wǎng)絡(luò)上的混沌同步，包括非線性動(dòng)力學(xué)和混沌簡(jiǎn)介、線性雙耦合系統(tǒng)的同步、網(wǎng)絡(luò)上的連續(xù)時(shí)間線性耗散耦合。第11章隨機(jī)游走與node2vec模型，包括隨機(jī)游走簡(jiǎn)介、網(wǎng)絡(luò)上隨機(jī)游走的穩(wěn)態(tài)分布、網(wǎng)絡(luò)上隨機(jī)游走的特征量、node2vec節(jié)點(diǎn)嵌入模型。第12章圖表示學(xué)習(xí)，包括圖表示學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介、LINE模型、圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、GraphSAGE圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖分類任務(wù)。

本書特色

(1) 理論聯(lián)系實(shí)際，由淺入深。

本書由淺入深、逐步地對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的重要概念及算法進(jìn)行編程實(shí)踐、分析探索及可視化，為讀者更好地掌握相關(guān)知識(shí)提供便利和支持。

(2) 突出重點(diǎn)，強(qiáng)化理解。

本書結(jié)合作者近年來的教學(xué)和科研經(jīng)驗(yàn)，突出重點(diǎn)、深入分析，同時(shí)在內(nèi)容方面兼顧知識(shí)的系統(tǒng)性和完整性。

(3) 風(fēng)格簡(jiǎn)潔，使用方便。

本書風(fēng)格簡(jiǎn)潔明快，對(duì)于非重點(diǎn)的內(nèi)容不作長(zhǎng)篇論述，以便讀者在學(xué)習(xí)過程中明確內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系，更好地掌握操作系統(tǒng)的內(nèi)容。

配套資源

為便于教與學(xué)，本書配有源代碼、數(shù)據(jù)集、教學(xué)課件、教學(xué)大綱、教學(xué)進(jìn)度表、期末試卷及答案、案例素材、軟件安裝說明。

(1) 獲取源代碼、數(shù)據(jù)集等方式： 先刮開并用手機(jī)版微信App掃描本書封底的文泉云盤防盜碼，授權(quán)后再掃描下方二維碼，即可獲取。
源代碼、數(shù)據(jù)集
案例素材
軟件安裝說明
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(2) 其他配套資源可以掃描本書封底的“書圈”二維碼，關(guān)注后回復(fù)本書書號(hào)，即可下載。

讀者對(duì)象

本書主要面向廣大從事復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)與工程、社交網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專業(yè)人員，從事高等教育的專任教師，高等學(xué)校的學(xué)生及相關(guān)領(lǐng)域的廣大科研人員。
在編寫本書的過程中，作者參考了諸多相關(guān)資料，在此對(duì)相關(guān)資料的作者表示衷心的感謝。限于個(gè)人水平和時(shí)間倉(cāng)促，書中難免存在疏漏之處，歡迎廣大讀者批評(píng)指正。
作者
2025年5月