互聯網、社交網絡、病毒營銷等事物已經為大眾
所熟知，網絡充斥著我們日常生活的各個方面。在這
樣的背景下，網絡分析成為了定量科學發展最快的領
域之一，其起源可以追溯至20世紀30年代的社會網絡
分析以及幾個世紀前的圖論研究。網絡研究離不開對
數據的度量與分析，因此統計方法在網絡分析中發揮
著重要作用。在網絡研究的相關書籍中，埃裡克·D
·克拉澤克、加博爾·喬爾迪著的《網絡數據的統計
分析--R語言實踐》首次采用了這種統計視角。從最
基本的數據操作和網絡可視化，到概括網絡的特征，
再到對網絡數據建立模型，本書用豐富的案例說明了
如何利用多個R語言擴展包進行各類網絡分析。R語言
擴展包igraph提供了大量用於網絡分析的功能，書中
以其作為主要的工具。本書的前身為Eric D．
Kolaczyk的著作Statistical Analysis of
Network Data(Springer, 2009)。

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譯者序
前言
作者簡介
第1章 引言
1.1 為什麼研究網絡?
1.2 網絡分析的類型
1. 2.1.網絡可視化與特征化
1.2.2 網絡建模與推斷
1.2.3 網絡過程
1.3 為什麼使用R進行網絡分析?
1.4 關於本書
1.5 關於本書的R語言代碼
第2章 操作網絡數據
2.1 概述
2.2 創建網絡圖
2.2.1 無向圖和有向圖
2.2.2 圖的表示
2.2.3 圖的操作
2.3 網絡圖的修飾
2.3.1 節點、邊和圖的屬性
2.3.2 使用數據框
2.4 關於圖
2.4.1 圖的基本概念
2.4.2 特殊類型的圖
2.5 參考讀物
第3章 網絡數據可視化
3.1 概述
3.2 圖可視化的基本元素
3.3 圖的布局
3.4 修飾圖的布局
3.5 大型網絡可視化
3.6 使用R之外的可視化工具
3.7 參考讀物
第4章 網絡圖特征的描述性分析
4.1 概述
4.2 節點和邊的特征
4.2.1 節點度
4.2.2 節點中心性
4.2.3 邊的特征
4.3 網絡的凝聚性特征
4.3.1 子圖與普查
4.3.2 密度與相對頻率
4.3.3 連通性、割與流
4.4 圖分割
. 4.4.1 層次聚類
4.4.2 譜分割
4.4.3 圖分割的驗證
4.5 同配性與混合
4.6 參考讀物
第5章 網絡圖的數學模型
5.1 概述
5.2 經典隨機圖模型
5.3 廣義隨機圖模型
5.4 基於機制的網絡圖模型
5.4.1 小世界模型
5.4.2 優先連接模型
5.5 評估網絡圖特征的顯著性
5.5.1 評估網絡社團數量
5.5.2 評估小世界性
5.6 參考讀物
第6章 網絡圖的統計模型
6.1 概述
6.2 指數隨機圖模型
6.2.1 一般形式
6.2.2 模型界定
6.2.3 模型擬合
6.2.4 擬合優度
6.3 網絡塊模型
6.3.1 模型界定
6.3.2 模型擬合
6.3.3 擬合優度
6.4 潛變量網絡模型
6.4.1 一般形式
6.4.2 界定潛變量效應
6.4.3 模型擬合
6.4.4 擬合優度
6.5 參考讀物
第7章 網絡拓撲結構推斷
7.1 概述
7.2 鏈路預測
7.3 關聯網絡推斷
7.3.1 相關網絡
7.3.2 偏相關網絡
7.3.3 i畝斯圖模型網絡
7.4 網絡的層析拓撲結構推斷
7.4.1 約束問題：樹拓撲結構
7.4.2 樹拓撲結構的層析推斷示例.
7.5 參考讀物
第8章 網絡圖上的過程建模與預測
8.1 概述
8.2 *近鄰方法
8.3 馬爾科夫隨機場
8.3.1 一般形式
8.3.2 自邏輯模型
8.3.3 自邏輯模型的推斷與預測
8.3.4 擬合優度
8.4 核方法
8.4.1 設計圖上的核函數
8.4.2 圖上的核回歸
8.5 動態過程的建模與預測
8.5.1 傳染病過程示例
8.6 參考讀物
第9章 網絡流數據分析
9.1 概述
9.2 網絡流建模：引力模型
9.2.1 模型界定
9.2.2 引力模型的推斷
9.3 網絡流的預測：流量矩陣估計
9.3.1 不適定逆問題
9.3.2 層析引力方法
9.4 參考讀物
**0章 動態網絡
10.1 概述
10.2 動態網絡的表示與操作
10.3 動態網絡的可視化
10.4 動態網絡的特征化
10.5 動態網絡建模
參考文獻
索引
彩圖節選

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